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1、以下关于机器学习常见算法的说法中,哪一项是错误的?(单)

A、 随机森林对列采样引入了随机性,因此无需剪枝也不容易发生过拟合

B、 SVM的核心思路是找到一条直线,使离直线比较近的点,尽可能远离这条直线。

C、 Xgboost收敛速度快,对于异常值不敏感。

D、 朴素贝叶斯是一种简单的分类算法,基于贝叶斯定理,并假设特征之间是独立的。

答案:C

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430.关于图像内容审核服务调用成功时返回的suggestion字段,说法正确的是?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d28-081b-c0d7-b77d19146f00.html
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1、Dropout只能使用在神经网络中用来防止过拟合
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508.人工神经网络(简称神经网络)是由人工()互连组成的网络,它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化,是模拟人类智能的一条重要途径。【请输入中文】
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d28-45ac-c0d7-b77d19146f00.html
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1、“知识表示是对知识的描述,即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构。其表示方法是唯一的。”关于上述描述,以下哪一个说法是正确的?单
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251.TensorFlow是一个用于机器学习和深度学习的端到端开源平台。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-709e-c0d7-b77d19146f00.html
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86.我们描述住房的时候,常用住宅面积,户型,装修类型等属性,如果使用朴素贝叶斯作为模型的话,则我们假设属性之间不存在关系。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-dc19-c0d7-b77d19146f00.html
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436.在神经网络中常有权重共享现象,以下哪些神经网络会发生权重共享?
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431.根据华为云EI智能平台,可以提供以下哪些解决方案?
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420.人脸搜索服务调用成功时返回的结果中包含下列哪些项?
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32.K最邻近算法的核心思想是“近朱者赤,近墨者黑”,逻辑上十分简单.
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题目内容
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单选题
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1、以下关于机器学习常见算法的说法中,哪一项是错误的?(单)

A、 随机森林对列采样引入了随机性,因此无需剪枝也不容易发生过拟合

B、 SVM的核心思路是找到一条直线,使离直线比较近的点,尽可能远离这条直线。

C、 Xgboost收敛速度快,对于异常值不敏感。

D、 朴素贝叶斯是一种简单的分类算法,基于贝叶斯定理,并假设特征之间是独立的。

答案:C

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430.关于图像内容审核服务调用成功时返回的suggestion字段,说法正确的是?

A. pass代表不包含敏感信息,通过

B. review代表需要人工复检

C. suggestion字段代表检测是否通过

D. block代表包含敏感信息,不通过

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d28-081b-c0d7-b77d19146f00.html
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1、Dropout只能使用在神经网络中用来防止过拟合

解析:解析:它也可以应用于其他机器学习模型或者深度学习模型的训练中,用来减少模型的复杂度,提高泛化能力。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-42fc-c0d7-b77d19146f00.html
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508.人工神经网络(简称神经网络)是由人工()互连组成的网络,它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化,是模拟人类智能的一条重要途径。【请输入中文】
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A. 该说法错误,知识表示的编码方式是唯一的。

B. 该说法正确,知识表示可用于专家规则,模糊推理。

C. 该说法正确,知识表示是专家系统的一种。

D. 该说法错误,知识表示方法不是唯一的。

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251.TensorFlow是一个用于机器学习和深度学习的端到端开源平台。

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B. FALSE

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86.我们描述住房的时候,常用住宅面积,户型,装修类型等属性,如果使用朴素贝叶斯作为模型的话,则我们假设属性之间不存在关系。

A. False

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436.在神经网络中常有权重共享现象,以下哪些神经网络会发生权重共享?

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420.人脸搜索服务调用成功时返回的结果中包含下列哪些项?

A. 搜索出的人脸相似度

B. 搜索出的人脸id

C. 搜索出的人脸位置

D. 搜索出的人脸序号

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32.K最邻近算法的核心思想是“近朱者赤,近墨者黑”,逻辑上十分简单.

A. False

B. True

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-a9a0-c0d7-b77d19146f00.html
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