建立一个5000个特征, 100万数据的机器学习模型. 我们怎么有效地应对这样的大数据训练 :（）。

A. 卡方检验

B. 信息增益

C. 数据采样

D. 期望交叉熵

A. list.append(obj1,obj2)

B. list.append([obj1,obj2])

C. list.extend(obj1,obj2)

D. list.extend([obj1,obj2])

A. 训练一个Bagging集成与直接使用基学习算法训练一个学习器的复杂度同阶，因此Bagging是一个很高效的集成学习算法

B. 为处理多分类或回归任务，Bagging需进行修改

C. 从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低偏差

D. Bagging的性能依赖于基分类器的稳定性。

A. 频率

B. 语义

C. 时长

D. 振幅

A. U-Net

B. DeepLab

C. ICNet

D. BERT

A. 数组描述

B. 数据描述

C. 算法描述

D. 存储空间描述

A. 巨型化

B. 机器化

C. 智能化

D. 多媒体化