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未分类

211301知识经济的概念，更突出人的大脑，人的智能
211302创客一定是创业者
211303熊彼特认为，所谓“创新”，就是“建立一种新的生产函数”，把一种从来没有过的关于生产要素和生产条件的“新组合”引入生产体系。
211304女性具有的浓厚人情味是女性创业的优势。
211305技术创业是指创业者在高层次技术的基础上所开展的创业活动。
211306“成功的创业活动，必须将创业机会、资源和创业团队三要素进行最适当搭配”的观点是属于蒂蒙斯模型的主要内容。
211307在创业过程中，创业者的素质是最重要的。
211308创业是拘泥于资源限制的机会追逐与开发过程。
211309创业行为的产生受创业者动机的驱动。
211310创业者是创业过程中最根本、最重要的因素。
211311岗位创业不等同于企业内部创业。
211312以“解决社会问题”为导向是社会创业的特征之一。
211313创业最基本的元素
211314创业的三要素是指哪三要素
211315你认为创新包含哪些类型
211316大学生创业有哪些自身优势
211317电子商务创业的特征有哪些?
211318关于创业，下列说法正确的是
211319创业精神的特征是
211320创业精神的培育可以通过以下途径和方法实现
211321关于创业与创业者，以下说法错误的是：
211322袁隆平的杂交水稻是属于中国社会转型中的哪一种创新
211323大众创业、万众创新政策中的总体思路，以下哪个不符合
211324教育部为2016届高校毕业生就业创业工作不符合的是
211325下列不是大学生创业优惠政策的是
211326创客是指
211327“大众创业，万众创新”是在哪年政府工作报告中首次提出
211328岗位创业的优势？
211329资本市场环境会影响商业计划的合适度。
211330创业者必须具备领导力，创造力，执行力这三种能力。
211331创业者的创造力需要
211332创业需要我们乐此不疲，永远保持旺盛斗志
211333以下哪些选项属于创新特质？
211334愿景不属于创业的要素。
211335以下哪些选项属于创业精神的类型？
211336现有资源之外指的是发掘新客户群。
211337创业最基本的两个元素是什么？
211338第四次创业热潮发生于1992-2002年。
211339信息革命的趋势是什么？
211340价值创造是否属于创业的特点？
211341依创业目的，创业可分为？
211342以下哪些选项属于创客？
211343变革性与超前性是否属于创新的特征？
211344随机森林和GBDT都是使用了Bagging思想。
211345LightGBM在建树过程中，采用基于最大深度的Leaf-wise的垂直生长算法。
211346集成学习的数据不需要归一化或者标准化。
211347XGBoost对损失函数做了二阶泰勒展开，GBDT只用了一阶导数信息，并且XGBoost还支持自定义损失函数，只要损失函数一阶、二阶可导。（）
211348GBDT由哪三个概念组成：（）
211349LightGBM与XGBoost相比，主要有以下几个改进：(多选)（）
211350下面关于随机森林和梯度提升集成方法的说法哪个是正确的？(多选)（）
211351集成学习有以下哪几种代表算法(多选)（）。
211352GBDT算法的描述，不正确的是（）
211353以下那种算法不是集成学习算法（）
211354随机森林和GBDT的描述不正确的是（）
211355LightGBM与XGBoost相比，主要的优势不包括（）
211356Adboost的优点不包括（）
211357关于Bagging方法，以下说法错误的是（）
211358XGBoost算法说法错误的是（）
211359以下关于GBDT算法说法错误的是（）。
211360以下关于AdaBoost算法说法正确的是（）。
211361以下关于随机森林(RandomForest)说法正确的是（）。
211362以下关于集成学习特性说法错误的是（）。
211363在随机森林里，你生成了几百颗树(T1,T2…..Tn)，然后对这些树的结果进行综合，下面关于随机森林中每颗树的说法正确的是？
211364ID3和C4.5和CART都只能用于分类问题，不能用于回归问题。
211365ID3算法只能用于处理离散分布的特征。
211366C4.5是通过代价复杂度剪枝。
211367ID3算法的核心思想就是以信息增益来度量特征选择，选择信息增益最大的特征进行分裂。
211368决策树的说法正确的是（）。
211369关于剪枝，以下算法正确的是：（）。
211370以下那种算法需要对数据进行归一化或者标准化（）。
211371决策树有哪些代表算法（）。
211372ID3选择属性用的是（）。
211373关于C4.5算法，错误的是（）。
211374关于CART算法，错误的是（）。
211375ID3算法的缺点不包括（）。
211376以下那种说法是错误的（）。
211377哪种决策树没有剪枝操作（）。
211378C4.5选择属性用的是（）。
211379以下关于剪枝操作说法正确的是（）。
211380以下关于决策树算法说法错误的是（）。
211381我们想要在大数据集上训练决策树模型，为了使用较少的时间，可以：（）。
211382以下关于决策树原理介绍错误的有（）。
211383以下关于决策树特点分析的说法错误的有（）。
211384KNN分类的时候，对新的样本，根据其k个最近邻的训练样本的类别，通过多数表决等方式进行预测。
211385KNN没有显示的训练过程，它在训练阶段只是把数据保存下来，训练时间开销为0，等收到测试样本后进行处理。
211386k近邻法(k-NearestNeighbor,kNN)是一种比较成熟也是最简单的机器学习算法，可以用于分类，但不能用于回归方法。
211387两个向量的余弦相似度越接近1，说明两者越相似。
211388KNN算法的缺点包括以下几点？
211389闵可夫斯基距离中的p取1或2时的闵氏距离是最为常用的，以下哪项是正确的:（）。
211390以下关于KNN说法正确的是(多选)（）。
211391影响KNN算法效果的主要因素包括（）。
211392两个向量的长度分别为1和2，两者之间的夹角为60度，则以下选项错误的是（）。
211393关于KNN算法的描述，不正确的是（）。
211394KNN算法在什么情况下效果较好？
211395假设有6个二维数据点：D={(2,3),(5,7),(9,6),(4,5),(6,4),(7,2)}，第一次切分时候，切分线为（）。
211396KD树(K-DimensionTree)的描述中，不正确的是（）。
211397关于余弦相似度，不正确的是（）。
211398以下哪项是KNN算法的缺点？
211399利用KD树进行搜索时，正确的方式是（）。
211400以下关于KD树的说法错误的是（）。
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