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下列属于无监督学习的模型是()

A、k-means

B、线性回归

C、神经网络

D、决策树

答案：A

解析：k-means是聚类，属于无监督学习。

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新一代人工智能方法，尤其是深度学习，
能达到较好的性能，但其可解释性相对较差。

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（）是实现数据战略的重要保障。

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关于连接主义，描述正确的是（）

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剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著，有实验研究表明，在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。

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决策树模型刚建立时,有很多分支都是根据训练样本集合中的异常数据（由于噪声等原因）构造出来的。树枝修剪正是针对这类数据（）问题而提出来的。

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LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种降维算法，适用于文本建模

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人工智能发展历程中第二次热潮是（）期间的算法应用升级。

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假设我们已经在ImageNet数据集(物体识别)上训练好了一个卷积神经网络。然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的，对吗？

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在关联规则挖掘中，对给定的一条关联规则，它的支持度必然不小于置信度

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下列哪些属于循环神经网络（）

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下列属于无监督学习的模型是()

A、k-means

B、线性回归

C、神经网络

D、决策树

答案：A

解析：k-means是聚类，属于无监督学习。

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新一代人工智能方法，尤其是深度学习，
能达到较好的性能，但其可解释性相对较差。

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（）是实现数据战略的重要保障。

A. 数据管理

B. 数据分析

C. 数据治理

D. 数据规划

点击查看答案

关于连接主义，描述正确的是（）

A. 基础理论是神经网络

B. 深度学习属于连接主义

C. 又称为仿生学派

D. 产生在20实际50年代

点击查看答案

剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著，有实验研究表明，在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。

A. 0.2

B. 0.25

C. 30%

D. 0.35

点击查看答案

决策树模型刚建立时,有很多分支都是根据训练样本集合中的异常数据（由于噪声等原因）构造出来的。树枝修剪正是针对这类数据（）问题而提出来的。

A. 近似

B. 相同

C. 不同

D. 差距

点击查看答案

LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种降维算法，适用于文本建模

点击查看答案

人工智能发展历程中第二次热潮是（）期间的算法应用升级。

A. 20世纪50年代

B. 20世纪70年代

C. 20世纪80年代

D. 2006年

解析：人工智能发展历程中第二次热潮是20世纪80年代算法应用升级。

点击查看答案

假设我们已经在ImageNet数据集(物体识别)上训练好了一个卷积神经网络。然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的，对吗？

A. 对的

B. 不知道

C. 看情况

D. 不对

点击查看答案

在关联规则挖掘中，对给定的一条关联规则，它的支持度必然不小于置信度

解析：错误

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下列哪些属于循环神经网络（）

A. LeNet

B. GoogleNet

C. Bi-LSTM

D. BERT

解析：Bi-LSTM属于循环神经网络

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