简述什么是优化设计？下降迭代算法的构成需要解决哪几个基本问题？

A.要运行的迭代次数

B.梯度下降的步长

C.是否给数据加干扰特征或者偏差特征

D.Lasso和ridge的正规化参数

A.要运行的迭代次数

B.梯度下降的步长

C.是否给数据加干扰特征或者偏差特征

D.Lasso和ridge的正规化参数

A.L1,L2正则项不能作用在损失函数之上

B.L2正则化比L1正则化产生更加稀疏的模型

C.加上L2正则项后,无法使用梯度下降算法迭代参数值

D.L1正则项有利于增强模型的泛化能力

A.遗传算法

B.模拟退火算法

C.粒子群优化算法

D.蚁群算法

Joseph Kruskal于1956年提出了构造极小支撑树的另一算法：

将每个顶点视作一棵树，并将所有边按权重非降排序;

依次考查各边，只要其端点分属不同的树，则引入该边，并将端点所分别归属的树合二为一;

如此迭代，直至累计已引入n-1条边时，即得到一棵极小支撑树。

试证明：

a)算法过程中所引入的每一条边，都是某一割的极短跨越边(因此亦必属于某棵极小支撑树);

b)算法过程中的任一时刻，由已引入的边所构成的森林，必是某棵极小支撑树的子图;

A.遵循企业微信合作伙伴运营规则，不使用/售卖任何影响微信生态健康的非官方能力产品

B.具备产品开发能力，可自主完成应用开发接入，能保证应用的持续优化及迭代研发

C.有成熟的客户服务团队，保证有效,合规的主动触达服务客户，能够及时有效地帮助客户解决问题，妥善解决客户投诉

D.积极响应企业微信团队的要求，并提供相应配合

A.16

B.12

C.10

D.14