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标准AdaBoost只适用于()任务

A、多分类$;$二分类$;$回归$;$分类

答案:A

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支持向量机SVM属于深度学习网络
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-de80-c07f-52a228da6033.html
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在知识的规则表示法中,产生式的基本形式是P<->Q()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-abb8-c07f-52a228da6009.html
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在深度学习中,常用的损失函数有()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0590-c07f-52a228da6019.html
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以下不是贝叶斯回归的优点的是哪一项
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-c328-c07f-52a228da600a.html
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尽管机器(计算机)可以有智能,但不能够用机器(计算机)模仿人的智能。()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ea38-c07f-52a228da6031.html
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经典的全连接神经网络中,隐含层可以增加网络深度和复杂度
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-b770-c07f-52a228da600a.html
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在其他条件不变的前提下,以下做法容易引起机器学习中的“过拟合”问题的是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f9d8-c07f-52a228da6022.html
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下列关于知识图谱应⽤的说法不正确的是( )。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a598-c07f-52a228da6014.html
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我们想要减少数据集中的特征数,即降维。选择以下适合的方案①使用前向特征选择方法②使用后向特征排除方法③我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现,如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征④查看相关性表,去除相关性最高的一些特征
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9830-c07f-52a228da6035.html
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python中常用模块有()。
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标准AdaBoost只适用于()任务

A、多分类$;$二分类$;$回归$;$分类

答案:A

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支持向量机SVM属于深度学习网络
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-de80-c07f-52a228da6033.html
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在知识的规则表示法中,产生式的基本形式是P<->Q()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-abb8-c07f-52a228da6009.html
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在深度学习中,常用的损失函数有()

A. 平方损失函数$;$交叉熵损失函数$;$原型损失函数$;$累加合损失函数

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0590-c07f-52a228da6019.html
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以下不是贝叶斯回归的优点的是哪一项

A. 它能根据已有的数据进行改变$;$它能在估计过程中引入正则项$;$贝叶斯回归的推断速度快

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-c328-c07f-52a228da600a.html
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尽管机器(计算机)可以有智能,但不能够用机器(计算机)模仿人的智能。()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ea38-c07f-52a228da6031.html
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经典的全连接神经网络中,隐含层可以增加网络深度和复杂度
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-b770-c07f-52a228da600a.html
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在其他条件不变的前提下,以下做法容易引起机器学习中的“过拟合”问题的是()。

A. 增加训练集量$;$减少神经网络隐藏层节点数$;$删除稀疏的特征$;$SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f9d8-c07f-52a228da6022.html
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下列关于知识图谱应⽤的说法不正确的是( )。

A. 知识问答的实现分为两步:提问分析和答案推理$;$传统的基于关键词搜索的信息搜索方法,往往无法理解用户的意图,用户需自己斟选$;$问答系统让计算机自动回答用户的提问,返回相关的一系列文档$;$Siri、Cortana、小度都是以问答系统为核心技术的产品和服务

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a598-c07f-52a228da6014.html
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我们想要减少数据集中的特征数,即降维。选择以下适合的方案①使用前向特征选择方法②使用后向特征排除方法③我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现,如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征④查看相关性表,去除相关性最高的一些特征

A. ①②$;$②③④$;$①②④$;$①②③④

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9830-c07f-52a228da6035.html
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python中常用模块有()。

A. json$;$random$;$sys$;$datetime

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