答案:A
解析:正确
答案:A
解析:正确
A. argmin
B. std
C. cumprod
D. cumsum
解析:Numpy中采用cumprod进行所有元素的累积计算
解析:不是多语种
A. 超平面
B. 分离间隔
C. 分离曲线
D. 分离平面
解析:SVM的基本思想是间隔最大化来得到最优分离超平面
解析:需要在 训练时 添加 model.train()
A. GBDT梯度提升树
B. XGBoost
C. RF随机森林
D. LR线性回归
A. a
B. b
C. c
D. d
A. RPN
B. NMS
C. SelectiveSearch
D. RCNN
解析:见算法解析
A. 局部连接
B. 权重共享
C. 下采样
D. 归一化
解析:见算法解析
A. 权重
B. 分布
C. 概率
D. 数量
解析:Boosting的本质实际上是一个加法模型,通过改变训练样本权重学习多个分类器并进行一些线性组合