A、useradd$;$userdel$;$adduser$;$user
答案:A
A、useradd$;$userdel$;$adduser$;$user
答案:A
A. un-sampling$;$Transpose-conv$;$un-pooling$;$conv
A. 随机森林只能用于解决分类问题$;$ 集成学习通过构建多个模型,并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来,作为最终的预测结果,提高分类问题的准确率$;$ 随机森林由随机数量的决策树组成$;$ 随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择不是随机的
A. 降维过程中可以保留原始数据的所有信息。
$;$ 多维缩放的目标是要保证降维后样本之间的距离不变。
$;$ 线性降维方法目标是要保证降维到的超平面能更好的表示原始数据。
$;$ 核线性降维方法目标是通过核函数和核方法来避免采样空间投影到高维空间再降维之后的低维结构丢失。
A. L1 和 L2 正则的引入都能预防过拟合&;&L1 正则的引入会使得权重产生更多的 0 元素&;&L1 正则兼具特征选择的功能&;&L1 正则项是非凸的,L2 正则项是凸的
A. int$;$char$;$float$;$struct
A. k越大,不一定越好,选择大的k会加大评估时间$;$选择更大的k,就会有更小的bias(因为训练集更加接近总数据集)$;$在选择k时,要最小化数据集之间的方差$;$以上所有