演绎推理的三段论式不包括（）

机器学习的各种算法都是基于（) 理论的

关于人工智能， 比较合理的认识是？

建立一个 5000 个特征, 1 00 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: （）

下列哪些包是图像处理时常用的？

对于随机森林和 Gradi entBoosti ngTrees, 下面说法正确的是: 1 在随机森林￥的单个树中, 树和树之间是有依赖的, 而 Gradi entBoosti ngTrees 中的单个树之间是没有依赖的 2 这两个模型都使用随机特征子集, 来生成许多单个的树 3 我们可以并行地生成 Gradi entBoosti ngTrees 单个树, 因为它们之间是没有依赖的 4Gradi entBoosti ngTrees 训练模型的表现总是比随机森林好

进行顺序查找的条件是（）

要想让机器具有智能， 必须让机器具有知识。 因此， 在人工智能中有一个研￥究领域， 主要研究计算机如何自动获取知识和技能， 实现自我完善， 这门研究分支学科叫

DL/T860 数据属性（DA） 的功能约束(FC) 中 ST 表示的意义为（） 。

下列哪项可以评价回归模型？ 1 . R 方 RSquared2. 调整 R 方 3. F 统计量 4. RMSE/MSE/MAE

在人脸检测算法中， 不属于该算法难点的是