A.分群問題被定義為:將未知的新訊息歸納進(jìn)已知的信息中
B.機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的分群問題,重點在于新的數(shù)據(jù)和已分類的數(shù)據(jù)互相比較,看看新數(shù)據(jù)在分類過的數(shù)據(jù)中,和哪一類數(shù)據(jù)比較類似
C.分類問題就是一群數(shù)據(jù)中沒有明確的分類或群體,而是必須透過它們所具有的特
D.分群的問題要事先幫數(shù)據(jù)做卷標(biāo)(label)
E.分群的基礎(chǔ)在于要根據(jù)可以區(qū)分出兩種群體的特征來分群
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A.算法、復(fù)雜的軟件、計算機(jī)計算能力
B.算法、無適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫、計算機(jī)計算能力
C.缺強(qiáng)大的操作系統(tǒng)、無適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫、計算機(jī)計算能力
D.復(fù)雜的軟件、計算機(jī)計算能力、大量的數(shù)據(jù)
E.無適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫、計算機(jī)計算能力、大量的數(shù)據(jù)
A.收集歷史資料
B.把問題化成函數(shù)的形式
C.先問一個問題
D.學(xué)習(xí)(訓(xùn)練)
E.打造一個函數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)
根據(jù)『人工智能導(dǎo)論』這本書,用AI解決問題的步驟順序為何?()
1.收集歷史數(shù)據(jù)
2.把問題化成函數(shù)的形式
3.先問一個問題
4.學(xué)習(xí)(訓(xùn)練)
5.打造一個函數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)
A.12345
B.13254
C.13245
D.32154
E.31254
A.CNN
B.FCNN
C.RNN
D.SVM
E.BayesianNetwork
A.一個輸入只能對應(yīng)一個輸出
B.X是定義域
C.Y是值域
D.X內(nèi)的值都一定有對應(yīng)的值在Y內(nèi)
E.X內(nèi)的值可以有多個對應(yīng)值在Y內(nèi)
最新試題
在深度學(xué)習(xí)模型中,用于提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性的技術(shù)是:()。
屬性值約束主要有()。
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,什么是“動態(tài)規(guī)劃”(DynamicProgramming)()?
人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究()?
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的主要區(qū)別是什么()?
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的關(guān)系是什么()?
數(shù)量歸約中無參數(shù)的方法一般使用()。
依存句法分析(DependencyParsing)主要用于分析什么()?
在自然語言處理中,哪些方法可以用于提升自動對話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性()?
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于()算法中。