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GBDT 算法比随机森林容易欠拟合
B:随机森林是并行计算的,而 GBDT 不能
C:GBDT 算法比随机森林容易过拟合
D:GBDT 与随机森林都是建立在 CART 树的基础之上的
GBDT训练速度比随机森林快(同数据集、树的数量相同)
B:GBDT算法比随机森林容易过拟合
C:随机森林的更偏向于减小方差,GBDT更偏向于减小偏差
D:GBDT与随机森林都可以使用CART树作为基础树模型
XGBoost算法的目标函数采用了二阶泰勒展开
B:XGBoost算法的速度要比GBDT快
C:XGBoost算法要求对数据进行归一化或者标准化
D:XGBoost算法的效果通常优于传统的机器学习模型
聚类
B:Xgboost
C:关联规则
D:GMM
Boosting
B:Stacking
C:Bagging
D:Marking
缺乏学习动力
B:恋爱影响学习
C:考试焦虑
D:学习方法不适应
记忆
B:计算和推理
C:规划
D:以上都不对
Theano
B:TensorFlow
C:Keras
D:Caffe
先进先出
B:先进后出
C:随机顺序
D:按优先级服务
指数分布
B:伯努利分布
C:正态分布
D:泊松分布
学习理论
B:学习动机
C:学习策略
D:学习方法
A、人工智能就是机器学习
B、机器学习只是人工智能中的一个方向
C、人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多
D、人工智能就是深度学习