A.使用train_test_split()函數(shù)
B.使用fit()函數(shù)
C.使用predict()函數(shù)
D.使用score()函數(shù)
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A.優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)
B.訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
C.將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化
A.先進(jìn)先出
B.后進(jìn)先出
C.先進(jìn)后出
D.后進(jìn)后出
A.O(n)
B.O(1)
C.O(log n)
D.O(n2)
A.冒泡排序
B.插入排序
C.快速排序
D.歸并排序
A.葉子節(jié)點(diǎn)
B.父節(jié)點(diǎn)
C.兄弟節(jié)點(diǎn)
D.孩子節(jié)點(diǎn)
最新試題
LSTM 模型的主要問(wèn)題是訓(xùn)練不能并行化。
根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否擁有標(biāo)記信息,機(jī)器學(xué)習(xí)分為三種學(xué)習(xí)模式,不包括()。
Python 中用于條件語(yǔ)句的關(guān)鍵字是while。
交叉熵,是用于度量同一個(gè)隨機(jī)變量的預(yù)測(cè)分布Q 與真實(shí)分布P 之間的差距,一般預(yù)測(cè)為真實(shí)值的概率越大,交叉熵越小。
Python 中的字典是一種有序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
函數(shù)open的encoding參數(shù)默認(rèn)編碼格式是()
數(shù)據(jù)缺失類型可以分為三類,不包括以下哪類?()
centos7中默認(rèn)可以直接使用root 用戶登錄。
mysql 數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)于刪除操作以下說(shuō)法正確的是()
下列哪些是Linux 文件權(quán)限相關(guān)命令?()