答案:A
A. 半结构化
B. 结构化
C. 文本化
D. 非结构化
A. 朴素贝叶斯
B. 深度残差网络
C. 卷积神经网络 CNN
D. 循环神经网络 RNN
解析:朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法不属于深度学习模型。
A. PNG
B. JPEG
C. JPG
D. PS
解析:在Matplotlib库中,plt.savefigPNG将输出图形存储为文件,默认为PNG格式,可以通过dpi修改输出质量。
A. 除去神经网络中的最后一层,冻结所有层然后重新训练
B. 对神经网络中的最后几层进行微调,同时将最后一层(分类层)更改为回归层
C. 使用新的数据集重新训练模型
D. 所有答案均不对
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. Caffe
B. TensorFlow
C. MLOps
D. PaddlePaddle
A. 强人工智能
B. 泛人工智能
C. 弱人工智能
D. 超人工智能
解析:基础概念理解
解析:见函数库
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