()的原理是:每一个节点绑定一个启发值,然后经过一次又一次的筛选,引导机器优先筛选那些启发值更优的节点,规避一些无用或效率较低的节点,从而快速找到问题的解。
A.KNN
B.A*算法
C.决策树
D.遗传算法
A.KNN
B.A*算法
C.决策树
D.遗传算法
第1题
A.251
B.252
C.253
D.254
第2题
A.判断搜索算法的空间复杂度
B.计算从当前节点到目标节点之间的最小代价值
C.判断搜索算法的时间复杂度
D.从当前节点出发来选择后续节点
第3题
A.自动筛选有时也能完成高级筛选的任务
B.高级筛选一般要设置条件区
C.高级筛选的结果必须复制在其他区域
D.高级筛选也可以查找重复值
第4题
B.无论是否在open列表中,都需要重新更新找到的子节点。并且重新计算F值
C.如果该子节点已经在Open列表中,则我们需要检查其通过当前节点计算得到的F值。如果比它原有计算的F值更小。如果更小则更新其F值,并将其父节点设置为当前节点。如果没有更小,则保持它原有的父节点和F值
D.如果该子节点已经在Close列表中,则我们可以直接丢弃它
第5题
A.前一个节点的出标签和下一个节点的入标签的值相等
B.可以给同一个FEC分配多个标签
C.Tunnel创建中,不使能PHP
D.LSP的不同节点上的标签值不能相同
第6题
一个结点相应的文法符号属性值是由该结点兄弟结点和/或父节点的相应的文法符号的属性值来计算,按这种情况计算的属性值叫做()。
A综合属性
B继承属性
C自然属性
D赋值属性
第7题
A.评价函数之值=(从起始节点出发到当前节点最小开销代价)-(从当前节点出发到目标结点最小开销代价)
B.评价函数之值=(从起始节点出发到当前节点最小开销代价)*(从当前节点出发到目标结点最小开销代价)
C.评价函数之值=(从起始节点出发到当前节点最小开销代价)/(从当前节点出发到目标结点最小开销代价)
D.评价函数之值=(从起始节点出发到当前节点最小开销代价)+(从当前节点出发到目标结点最小开销代价)
第8题
A.给定一个游戏搜索树,minimax算法通过每个节点的minimax值来决定最优策略
B.minimax搜索不需要遍历游戏树中所有节点
C.MIN节点希望对方收益最小化
D.MAX节点希望自己收益最大化
第10题
A.比很多应聘者更优秀的应聘者
B.找更多的应聘者而不是少数优秀的应聘者
C.那些已经经过筛选的应聘者
D.那些有销售经验的应聘者
E.那些本身就是销售经理的应聘者
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