假设你有一个非常大的训练集合,如下机器学习算法中,你觉着有哪些是能够使用map-reduce框架并能将训练集划分到多台机器上进行并行训练的()。
A.逻辑斯特回归(LR),以及随机梯度下降(SGD)
B.线性回归及批量梯度下降(BGD)
C.神经网络及批量梯度下降(BGD)
D.针对单条样本进行训练的在线学习
设G={a,b,c,d},其中
G上的运算是矩阵乘法。
(1)找出G的全部子群。
(2)在同构的意义下G是4阶循环群还是Klein四元群?
(3)令S是G的所有子群的集合,定义S上的包含关系,则<S,>构成偏序集,画出这个偏序集的哈斯图。
设全集E为复数集合,A为实数集合,,则补集等于().
A.Ø
B.虚数集合心
C.有理数集合
D.无理数集合
设偏序集的关系图如右图所示。
(1)画出的哈斯图。
(2)设B={b,c},求B的上界集合C和上确界,下界集合D和下确界。
问题描述:子集和问题的一个实例为.其中,是一个正整数的集合,c是一个正整数.子集和问题判定是否存在S的一个子集S1,使得.试设计一个解子集和问题的回溯法.
算法设计:对于给定的正整数的集合和正整数c,计算S的一个了集S1,使得
数据输入:由文件input.txt提供输入数据.文件第1行有2个正整数n和c,n表示S的大小,c是子集和的目标值.接下来的1行中,有n个正整数,表示集合S中的元素.
结果输出:将子集和问题的解输出到文件output.txt.当问题无解时,输出“NoSolution!".
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法