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1、以下哪一项技术可以提供本体设计、信息抽取、知识映射、多源融合以及增量更新等功能?单

A、 分词

B、 知识图谱

C、 可视化

D、 图像搜索

答案:B

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512.()算法类型反映了样本数据集中样本的属性值连续的特性,通过函数表达样本映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。【请输入中文】
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d28-4b88-c0d7-b77d19146f00.html
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306.softmax函数在分类任务中经常被使用,下列关于softmax函数的描述,哪些选项是正确的?
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1、HUAWEIHiAI3.0平台支持非华为手机开发。
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1.机器学习中,模型需要输入什么来训练自身,预测未知?
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1、以下哪些选项属于MindSporeLite的特性?(多)
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221.优化器是训练神经网络的重要组成部分,使用优化器的目的不包含以下哪项:
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1、评判分类模型的F1值是以下哪些指标的调和均值?多
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444.如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为
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539.典型训练数据处理pipeline包括:load,shuffle,map,batch和()【请用英文填写】
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1、以下关于集成学习的描述中,哪一项是错误的?(单)
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单选题
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1、以下哪一项技术可以提供本体设计、信息抽取、知识映射、多源融合以及增量更新等功能?单

A、 分词

B、 知识图谱

C、 可视化

D、 图像搜索

答案:B

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512.()算法类型反映了样本数据集中样本的属性值连续的特性,通过函数表达样本映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。【请输入中文】
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d28-4b88-c0d7-b77d19146f00.html
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306.softmax函数在分类任务中经常被使用,下列关于softmax函数的描述,哪些选项是正确的?

A. 是二分类函数sigmoid的推广

B. softmax函数又称作归一化指数函教

C. Softmax回归模型是解决二分类回归问题的算法

D. softmax函数经常与交叉嫡损失函数联合使用

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-9c0e-c0d7-b77d19146f00.html
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1、HUAWEIHiAI3.0平台支持非华为手机开发。

A. TRUE

B. FALSE

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-024b-c0d7-b77d19146f00.html
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1.机器学习中,模型需要输入什么来训练自身,预测未知?

A. 训练算法

B. 人工程序

C. 神经网络

D. 历史数据

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-897a-c0d7-b77d19146f00.html
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1、以下哪些选项属于MindSporeLite的特性?(多)

A. 极致性能

B. 全场景支持

C. 高效部署

D. 分布式训练

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-580a-c0d7-b77d19146f00.html
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221.优化器是训练神经网络的重要组成部分,使用优化器的目的不包含以下哪项:

A. 加快算法收敛速度

B. 减少手工参数的设置难度

C. 避免过拟合问题

D. 避过局部极值

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-5992-c0d7-b77d19146f00.html
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1、评判分类模型的F1值是以下哪些指标的调和均值?多

A. 精确度(precision)

B. 有效率(validity)

C. 准确率(accuracy)

D. 召回率(recal1)

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-2529-c0d7-b77d19146f00.html
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444.如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为

A. 梯度剪切

B. 随机欠采样

C. 使用Relu激活函数

D. 正则化

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d28-129d-c0d7-b77d19146f00.html
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539.典型训练数据处理pipeline包括:load,shuffle,map,batch和()【请用英文填写】
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d28-6744-c0d7-b77d19146f00.html
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1、以下关于集成学习的描述中,哪一项是错误的?(单)

A. 通过使用多个学习器,集成的泛化能力可以比单个学习器强得多。

B. 集成学习模型包含多个子学习器,为提高效率它们以并行的方式进行训练。

C. 集成学习是一种机器学习范式,在这种范式中,多个学习器被训练和组合以解决同一个问题。

D. 集成学习中Bagging以及Boosting的构建逻辑有所不同。

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