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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】

答案:回归

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1、昇腾AI处理器中的矩阵计算单元,在单时钟周期内最大可完成()次运算。(请填写阿拉伯数字)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-7178-c0d7-b77d19146f00.html
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1、以下关于KNN的说法中,哪些选项是正确的?多
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36.k-折()用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是在某种意义下对原始数据进行分组,一部分作为训练集,另一部分作为验证集,首先用训练集对分类器进行训练,再利用验证集来测试训练得到的模型,以此来做为评价分类器的性能指标。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d28-9d91-c0d7-b77d19146f00.html
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1、与NPU相比,CPU拥有更多的ALU,但是单个ALU的运算能力较弱。
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185.如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型?
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1、以下对于数据转换的描述中,哪些选项是正确的?多
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-f5db-c0d7-b77d19146f00.html
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2.以下关于机器学习常见算法的描述中,哪一项说法是正确的?
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360.华为云文字识另别OCR技术的优势有哪几项?
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1、Softmax回归是逻辑回归的一般化,只适用于二分类的问题。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-14f3-c0d7-b77d19146f00.html
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217.以下关于标准RNN模型,说法正确的是?
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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】

答案:回归

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1、昇腾AI处理器中的矩阵计算单元,在单时钟周期内最大可完成()次运算。(请填写阿拉伯数字)
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1、以下关于KNN的说法中,哪些选项是正确的?多

A. KNN通常需要非常大的计算量。

B. KNN在分类预测时,一般采用多数表决法。

C. KNN是一种无监督聚类算法。

D. KNN在做回归预测时,一般采用平均值法。

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36.k-折()用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是在某种意义下对原始数据进行分组,一部分作为训练集,另一部分作为验证集,首先用训练集对分类器进行训练,再利用验证集来测试训练得到的模型,以此来做为评价分类器的性能指标。
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1、与NPU相比,CPU拥有更多的ALU,但是单个ALU的运算能力较弱。
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185.如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型?

A. 过拟合

B. 可能过拟合可能欠拟合

C. 刚好拟合

D. 欠拟合

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-3cfa-c0d7-b77d19146f00.html
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1、以下对于数据转换的描述中,哪些选项是正确的?多

A. 在文本中,通过词嵌入将词转化为词向量也是一种数据转换。

B. 数值数据转换为类别数据可以减少变量的值。

C. 在分类问题中,将类别数据编码成为对应的数值表示。

D. 对数据进行初步的预处理后,需要将其转换为一种适合机器学习模型的表示形式。

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2.以下关于机器学习常见算法的描述中,哪一项说法是正确的?

A. K-means算法不能够保证收敛。

B. 现有一个点能被正确分类且远离决策边界。如果将该点加入到训练集则SVM的边界会受其影响

C. 朴素贝叶斯是借助树状结构来刻画属性间的依赖关系。

D. 聚类试图将数据集中的样本划分为若干个子集每个子集称为一个"簇

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360.华为云文字识另别OCR技术的优势有哪几项?

A. 识别精度高

B. 降低成本

C. 高适应性

D. 快速高效

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1、Softmax回归是逻辑回归的一般化,只适用于二分类的问题。

解析:解析:逻辑回归只能用于二分类问题,如果是多分类问题,我们通常使用Softmax函数。Softmax回归是逻辑回归的一般化,适用于K分类的问题。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-14f3-c0d7-b77d19146f00.html
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217.以下关于标准RNN模型,说法正确的是?

A. 不存在一对一的模型结构

B. 反向传播时不考虑时间方向

C. 不存在多对多的模型结构

D. 会出现长时间传输记忆的信息衰减的问题

解析:解析:rnn是循环神经网络。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-5622-c0d7-b77d19146f00.html
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