A.K-means
B.基于密度的聚類
C.基于網(wǎng)格的聚類
D.基于層次的聚類
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A.一種損失函數(shù)的計算方法
B.一種正則化技術(shù)，用于防止過擬合
C.一種優(yōu)化算法，用于更新模型參數(shù)
D.一種模型結(jié)構(gòu)設(shè)計方法，有助于解決梯度消失和梯度爆炸問題
A.訓(xùn)練時間
B.模型大小
C.收斂速度
D.輸入數(shù)據(jù)格式
A.模型簡單，易于理解
B.特征之間相互獨立
C.適用于小數(shù)據(jù)集
D.只能處理二分類問題
A.協(xié)同過濾
B.基于內(nèi)容的推薦
C.基于行為的推薦
D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
A.抵抗過擬合
B.加快模型收斂速度
C.增加網(wǎng)絡(luò)特征提取能力
D.抵抗梯度消失
最新試題
集成學(xué)習(xí)在強化學(xué)習(xí)中的一個常見應(yīng)用是什么（）？
圖像數(shù)據(jù)標注可以用于（）算法中。
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，"早停法"（EarlyStopping）策略的應(yīng)用目的是什么（）？
在機器學(xué)習(xí)中，核技巧（KernelTrick）主要用于解決什么問題（）？
在自然語言處理中，哪些技術(shù)可以用于改善實體識別和文本生成任務(wù)的性能（）？
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)ReLU 的特點是什么（）？
反向傳播算法的主要目的是什么（）？
在自然語言處理中，哪些技術(shù)適用于提升問答系統(tǒng)的性能（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)有助于防止過擬合并提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)上的表現(xiàn)（）？
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升文本分類的性能（）？