A.增大惩罚参数C的值
B.减小惩罚参数C的值
C.减小核系数(gamma参数)
第1题
A.有放回地从总共M个特征中抽样m个特征
B.无放回地从总共M个特征中抽样m个特征
C.有放回地从总共N个样本中抽样n个样本
D.无放回地从总共N个样本中抽样n个样本
第2题
A.特征数据归一化加速梯度下降优化的速度
B.特征数据归一化有可能提高模型的精度
C.线性归一化适用于特征数值分化比较大的情况
D.概率模型不需要做归一化处理
第3题
A.ReLU
B.tanh
C.sigmoid
D.其他都不是
第4题
A.增加训练集量
B.减少神经网络隐藏层节点数
C.删除稀疏的特征S
D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核
第5题
A.Logistic回归可用于预测事件发生概率的大小
B.Logistic回归的目标函数是最小化后验概率
C.SVM的目标的结构风险最小化
D.SVM可以有效避免模型过拟合
第6题
A.x=1
B.x=2
C.x=10
D.x=11
第7题
A.request,session
B.applicationsession
C.request,application
D.pageContextrequest
第10题
考虑下面JSP文件代码片断:
< HTML >
< BODY >
< jsp:include page= ” test2.jsp ” >
< jsp:param name=” username ” value= ” svse ” / >
< /jsp:include >
< /BODY >
< /HTML >
以下()代码片断放置在test2.jsp中不会导致错误
A.< jsp:getParamname= ” username ” / >
B.< jsp:include param= ” username ” / >
C.< %=request.getParameter( “username ” )% >
D.< %=request.getAttribute( “username ” )% >
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