1、卷积神经网络降低参数
2、特征选择的方法
3、哪些操作可以激活触发器
4、选择性重传,6位帧序列号
5、k邻近数属于无监督?
6、jp聚类算法
7、数据规约的主要方法
8、动态分析技术主要包括
9、排序算法的空间复杂度不是0(1)
10、优化的三个级别
简答:
1、简述bagging的基本思想和使用方法?
2、对于一个二分类问题,使用三个模型做bagging,每个模型的预测准确率是0.7,模型的预测结果之间相互独立,如果使用投票的方式做bagging,最终模型的预测准确率是多少?Gv�i
1、卷积神经网络降低参数
2、特征选择的方法
3、哪些操作可以激活触发器
4、选择性重传,6位帧序列号
5、k邻近数属于无监督?
6、jp聚类算法
7、数据规约的主要方法
8、动态分析技术主要包括
9、排序算法的空间复杂度不是0(1)
10、优化的三个级别
简答:
1、简述bagging的基本思想和使用方法?
2、对于一个二分类问题,使用三个模型做bagging,每个模型的预测准确率是0.7,模型的预测结果之间相互独立,如果使用投票的方式做bagging,最终模型的预测准确率是多少?Gv�i