A、数据集太小
B、数据集有局部相关性
C、数据集太大
D、数据集没有局部相关性
答案：AD
解析：见算法解析
A、数据集太小
B、数据集有局部相关性
C、数据集太大
D、数据集没有局部相关性
答案：AD
解析：见算法解析
A. 平移
B. 删除
C. 移动
D. 收敛
解析：如果强行限制输出层的分布是标准化的，可能会导致某些特征模式的丢失，所以在标准化之后，BatchNorm会紧接着对数据做缩放和平移
A. EI 智能体
B. OBS 对象存储服务
C. 云数据库
D. EI 大数据服务
A. 穷举搜索
B. 随机搜索
C. Bayesian优化
D. 都可以
A. 正确$;$错误
A. 求期望
B. 求极大值
C. 求标准差
D. 求方差
解析：EM算法每次迭代包括求期望、求极大值
解析：后剪枝决策树通常比预剪枝决策树保留了更多的分支， 一般情形下，后剪枝决策树的欠拟合风险很小，泛化性能往往优于预剪枝决策树，但后剪枝过程是在生成完全决策树之后进行的，并且要白底向上地对树中的所有非叶结点进行逐一考察，因此其训练时间开销比未剪枝决策树和预剪枝决策树都要大得多
A. ①②
B. ②③④
C. ②③
D. ①②③④
