A.離散特征的增加和減少都很容易,易于模型的快速迭代 B.稀疏向量內積乘法運算速度快,計算結果方便存儲,容易擴展 C.離散化后的特征對異常數據有很強的魯棒性 D.特征離散化后,模型會變得不穩(wěn)定
A.設C=1 B.設C=0 C.設C=無窮大 D.以上都不對
A.增加神經網絡層數,可能會增加測試數據集的分類錯誤率 B.減少神經網絡層數,總是能減小測試數據集的分類錯誤率 C.增加神經網絡層數,總是能減小訓練數據集的分類錯誤率 D.增加神經網絡層數,不能減小訓練數據集的分類錯誤率