APP下载

首页

财会金融

唐人街探案之秦风

搜索

唐人街探案之秦风

题目内容

(

判断题

)

（）对抗搜索中的极大极小值算法使用的是一个宽度优先搜索方法。

答案：B

唐人街探案之秦风

随机森林的收敛性与Bagging相似，随机森林的起始性能往往相对较好，随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

点击查看题目

用于终止某一进程执行的命令是（）

点击查看题目

在卷积神经网络训练时，可以对输入进行旋转、平移、缩放等操作，从而提高模型泛化能力。

点击查看题目

当训练数据近似线性可分时，通过硬间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机，又称为硬间隔支持向量机。

点击查看题目

在处理序列数据时，较容易出现梯度消失现象的深度学习模型是

点击查看题目

tf.keras.preprocessing 的作用是？

点击查看题目

（）是以样本统计量作为未知总体参数的估计量，并通过对样本单位的实际观察取得样本数据，计算样本统计量的取值作为被估计参数的估计值

点击查看题目

哪些项属于集成学习？

点击查看题目

选择样本数据时，我们一般采用随机抽取的方式组成自己的训练集和测试集来使用。

点击查看题目

设f(x)为可导函数，且f＇(x)严格单调递增，则F(x)=[f(x)-f(a)]/(x-a)在(a,b]内（）。

题目内容

(

判断题

)

手机预览

唐人街探案之秦风

（）对抗搜索中的极大极小值算法使用的是一个宽度优先搜索方法。

答案：B

相关题目

随机森林的收敛性与Bagging相似，随机森林的起始性能往往相对较好，随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

解析：随机森林的起始性能往往相对较差，特别是在集成中只包含一个基学习器时。这很容易理解，因为通过引入属性扰动，随机森林中个体学习器的性能往往有所降低。然而，随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

点击查看答案

用于终止某一进程执行的命令是（）

A. end

B. stop

C. kill

D. free

点击查看答案

在卷积神经网络训练时，可以对输入进行旋转、平移、缩放等操作，从而提高模型泛化能力。

点击查看答案

当训练数据近似线性可分时，通过硬间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机，又称为硬间隔支持向量机。

解析：当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机，又称为硬间隔支持向量机

点击查看答案

在处理序列数据时，较容易出现梯度消失现象的深度学习模型是

A. CNN

B. LSTM

C. GRU

D. RNN

解析：RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络。 RNN存在一些问题梯度较容易出现衰减或爆炸(BPTT) - 梯度爆炸

点击查看答案

tf.keras.preprocessing 的作用是？

A. keras 模型部署工具

B. keras 数据处理工具

C. Keras 生成模型工具

D. Keras 内置优化器

点击查看答案

（）是以样本统计量作为未知总体参数的估计量，并通过对样本单位的实际观察取得样本数据，计算样本统计量的取值作为被估计参数的估计值

A. 参数估计

B. 逻辑分析

C. 方差分析

D. 回归分析

点击查看答案

哪些项属于集成学习？

A. Knn$;$Adaboost$;$
随机森林
XGBoost

点击查看答案

选择样本数据时，我们一般采用随机抽取的方式组成自己的训练集和测试集来使用。

点击查看答案

设f(x)为可导函数，且f＇(x)严格单调递增，则F(x)=[f(x)-f(a)]/(x-a)在(a,b]内（）。

A. 无极大值

B. 有极小值

C. 单调减少

D. 单调递增

解析：对F(x)求导结合f＇＇(x)>0易得

类似热门题库