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    相关度加权是什么

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9.是什么使得CNN具有平移不变性&xff1f;10.为什么实现分类的CNN中需要进行Max-pooling&xff1f;11.为什么应用于图像切割的CNN一般都具有Encoder-Decoder架构&xff1f;12.什么是batch normalization&xff0c;原理是什么&xff1...
珍宝珠 2019-12-01 21:56:45 5735 浏览量 回答数 4

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(A)A 傅立叶变换 B 特征加权 C 渐进抽样 D 维归约 19.熵是为消除不确定性所需要获得的信息量&xff0c;投掷均匀正六面体骰子的熵是&xff1a;(B)A 1比特 B 2.6比特 C 3.2比特 D 3.8比特 20.假设属性income的最大最小值分别...
问问小秘 2019-12-01 22:03:02 7814 浏览量 回答数 2

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由于LR为代表的线性模型和GBRT为代表的树模型预测结果重合较低&xff0c;所以在模型融合阶段&xff0c;仅仅使用了简单的不同类别模型线性加权和同类别模型多次抽样平均&xff08;Bagging&xff09;的方法融合了GBRT和LR两个...
夜之魅 2019-12-01 21:01:44 8871 浏览量 回答数 4

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