A.1比特
B.2.6比特
C.3.2比特
D.3.8比特
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A.傅立葉變換
B.特征加權(quán)
C.漸進(jìn)抽樣
D.維歸約
A.2
B.3
C.3.5
D.5
A.特征提取
B.特征修改
C.映射數(shù)據(jù)到新的空間
D.特征構(gòu)造
A.嵌入
B.過濾
C.包裝
D.抽樣
A.計數(shù)屬性
B.離散屬性
C.非對稱的二元屬性
D.對稱屬性
最新試題
當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)到最小值時,無論初始權(quán)重是什么,總是會找到相同的解(即權(quán)重)。
當(dāng)MAP中使用的先驗是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗時,MAP估計等于ML估計。
由于分類是回歸的一種特殊情況,因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。
無論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會給出相同的結(jié)果。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄,這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段,不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問是線性訪問,但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會成倍的降低訪問時間。
公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。
如果P(A B)= P(A),則P(A∩B)= P(A)P(B)。
隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。