A、 A.GBDT是机器学习算法，XGBoost是该算法的工程实现。
B、 B.GBDT采用CART作为基分类器，XGBoost支持多种类型的基分类器，比如线性分类器。
C、 C.GBDT在模型训练时只使用了代价函数的一阶导数信息，XGBoost对代价函数进行了二阶泰勒展开，可以同时使用一阶和二阶导数。
D、 D.GBDT在每轮迭代时使用全部的数据，XGBoost则采用了与随机森林相似的策略，支持对数据进行采样。
答案：ABCD
解析：GBDT是机器学习算法，采用CART作为基分类器,在模型训练时只使用了代价函数的一阶导数信息，在每轮迭代时使用全部的数据.XGBoost是该算法的工程实现,支持多种类型的基分类器，比如线性分类器。XGBoost对代价函数进行了二阶泰勒展开，可以同时使用一阶和二阶导数,采用了与随机森林相似的策略，支持对数据进行采样。
A、 A.GBDT是机器学习算法，XGBoost是该算法的工程实现。
B、 B.GBDT采用CART作为基分类器，XGBoost支持多种类型的基分类器，比如线性分类器。
C、 C.GBDT在模型训练时只使用了代价函数的一阶导数信息，XGBoost对代价函数进行了二阶泰勒展开，可以同时使用一阶和二阶导数。
D、 D.GBDT在每轮迭代时使用全部的数据，XGBoost则采用了与随机森林相似的策略，支持对数据进行采样。
答案：ABCD
解析：GBDT是机器学习算法，采用CART作为基分类器,在模型训练时只使用了代价函数的一阶导数信息，在每轮迭代时使用全部的数据.XGBoost是该算法的工程实现,支持多种类型的基分类器，比如线性分类器。XGBoost对代价函数进行了二阶泰勒展开，可以同时使用一阶和二阶导数,采用了与随机森林相似的策略，支持对数据进行采样。
A. NumPy
B. Series
C. DataFrame
D. Index
A. 员工应具备岗位 任职资格或能 力，熟练掌握业 务技能并树立终 身学习理念，与 时俱进，提升素 质。
B. 员工应恪守制度 要求和办事程 序，勤奋努力， 严谨审慎，精益 求精，尽职尽责 。
C. 员工应科学管理 时间，提高工作 效率。
D. 员工岗位变动或 离职，应按规定 妥善交接工作， 遵守脱密和竞业 限制约定，不得 擅自带走所在机 构的财物、工作 资料和客户资源 。
A. SELECT cust_id FROM Orders WHERE order_num IN (SELECT cust_id FROM OrderItems WHERE prod_id = ＇RGAN01＇);
B. SELECT cust_id FROM Orders WHERE order_num IN (SELECT order_num FROM OrderItems WHERE prod_id = ＇RGAN01＇);
C. SELECT * FROM Orders WHERE cust_id IN (SELECT cust_id FROM OrderItems WHERE prod_id = ＇RGAN01＇);
D. SELECT * FROM Orders WHERE cust_id IN (SELECT order_num FROM OrderItems WHERE prod_id = ＇RGAN01＇);
A. min-max缩放
B. 特征标准化
C. 特征方差缩放
D. l2归一化
A. ADS
B. ODS
C. BDS
D. GDS
A. read()
B. readline()
C. readlines()
D. write()
A. 银行汇票
B. 商业汇票
C. 银行本票
D. 支票
