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题目下面关于ID3算法中说法错误的是()
A.ID3算法要求特征必须离散化
B.信息增益可以用熵,而不是GINI系数来计算
C.选取信息增益最大的特征,作为树的根节点
D.ID3算法是一个二叉树模型,即每个节点最多有两个分支
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A.ID3算法要求特征必须离散化
B.信息增益可以用熵,而不是GINI系数来计算
C.选取信息增益最大的特征,作为树的根节点
D.ID3算法是一个二叉树模型,即每个节点最多有两个分支
A.目标检测是将目标从图像中提取出来
B.滑动窗口区域选择策略时间复杂度高,窗口冗余太多
C.目标检测算法主要采用卷积算法
D.目标检测对准确率要求更高,但是对检测耗时要求较低
A.梯度下降算法需要选择学习率,正规方程则不需要
B.梯度下降算法需要迭代运算多次,正规方程只需要运算一次
C.梯度下降算法和正规方程都适用于各种类型的模型
D.梯度下降算法对特征量大时也能很好的适用,正规方程耗时太多不太适用
E.解析
F.所以选择C
A.创建v_goods的用户默认为当前用户
B.视图算法由MySQL自动选择
C.视图的安全控制默认为DEFINER
D.以上说法都不正确
A.AlexNet的网络结构和LeNet非常类似,但更深更大,并且使用了层叠的卷积层来获取特征
B.GoogLeNet的主要贡献是实现了一个bottleneck模块,能够显著地减少网络中参数的数量
C.ResNet使用了特殊的跳跃链接,大量使用了批量归一化,并在最后使用了全连接层
D.VGGNet的主要贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分
A.使用Viterbi(维特比)算法解调
B.GMSK中使用了低通高斯滤波器
C.GMSK信号的包络一定是恒定的
D.GMSK的速率一定是270.883kbps
A.YOLO通过选择性搜索来减少候选框耗时
B.YOLO采用整张图作为网络输入,耗时更长
C.YOLO采用网格化图像,每个网格都预测类别及其概率
D.YOLO采用NMS实现物体类别的过滤,提高性能
A.每次答题环节结束后,本题小组内答得又快又准确的同学获得
B.出门测、入门测,每次试卷老师统一关闭后,每个小组会产生一个MVP;最先获得正确率90%以上的同学获得
C.课中题目,如果本小组内所有同学都答错了,那么本道题,本小组内没有MVP
D.以上说法都正确
A.SSD采用了Anchor机制使用全图各个位置多尺度区域特征进行回归
B.SSD中多尺度特征图将卷积层改成全连接层
C.SSD中辅助卷积层是用于物体对象分类
D.SSD中大尺度特征图主要用来检测大物体