数据统计有三大任务，分别是（）。

A. ID3算法

B. K近邻方法

C. 局部加权回归法

D. 基于案例的推理

A. 评估

B. 训练

C. 推理

D. 神经网络

A. 基于信息论准则；

B. 学习问题看做为数据压缩任务；

C. 学习目标为以最短编码长度描述训练数据模型；

D. 编码位数仅为自身所需的编码位数；

A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。

B. K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。

C. K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。

D. K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇。

A. 应用层

B. 服务层

C. 能力层

D. 资源层

A. 经过池化的特征图像变小了

B. 池化操作采用扫描窗口实现

C. 池化层可以起到降维的作用

D. 常用的池化方法有最大池化和平均池化

A. Docker支持在Windows、Linux、MacOS等系统上安装

B. CentOS安装Docker有两种方式：一，curl获取脚本安装，另外是yum仓库安装。

C. Docker服务端和客户端必须运行在一台机器上

D. 可通过docker version命令参看Docker版本信息

A. 根据用户的购买记录记忆用户的偏好

B. 根据浏览时间判断商品对用户的吸引力

C. 推荐用户消费过的相关产品

D. 根据用户的喜好进行相关推荐

A. p

B. eps

C. n_jobs

D. algorithm