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
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
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
下面关于请求页式系统的页面调度算法中,说法错误的是()。
A.一个好的页面调度算法应减少和避免抖动现象
B.FIFO调度算法实现简单,选择最先进入主存储器的页面调出
C.LFU调度算法是基于局部性原理的一种算法,首先调出最近一段时间未被访问过的页面
D.CLOCK调度算法首先调出一段时间内被访问次数多的页面
下面关于算法说法错误的是()。
A.算法最终必须由计算机程序实现
B.为解决某问题的算法与为该问题编写的程序含义是相同的
C.算法的可行性是指指令不能有二义性
D.以上几个都是错误的
A.条件熵H(Y|X)表示在已知特征X的条件下,类别Y的不确定性的度量
B.决策树基本思想是贪心算法,它以自顶(根节点)向下递推生成的方式构造决策树
C.熵可用于描述信息的不确定性或混乱程度,信息的不确定性越大则熵越大,反之越小
D.ID3算法的属性选择度量就是使用信息增益,选择最小信息增益的属性作为当前节点的测试属性
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.RCNN生成大约2k个候选框
B.RCNN把所有侯选框缩放成固定大小
C.RCNN结合NMS(非极大值抑制)获得区域边框(BBox)
D.RCNN采用SVM对候选框进行位置预测
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