随机森林是Bagging的一个扩展变体，它在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了()选择。
A. 随机属性
B. 分支属性
C. 机器属性
D. 以上都不对
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LSTM用加和的方式取代了乘积，使得很难出现梯度弥散。
解析：正确
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AdaGrad使用的是一阶差分(firstorderdifferentiation)
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在感知机中（Perceptron）的任务顺序是什么？ 1 随机初始化感知机的权重 2 去到数据集的下一批（batch） 3 如果预测值和输出不一致，则调整权重 4 对一个输入样本，计算输出值
A. 1, 2, 3, 4
B. 4, 3, 2, 1
C. 3, 1, 2, 4
D. 1, 4, 3, 2
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集成学习中不同的多样性增强机制不可同时使用
解析：可以同时使用
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linux支持的文件系统有？
A. ext3
B. ext4
C. vfat
D. ntfs
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可视性、可预测性、可假设性、可解释性和可互动性是物理-数字孪生系统应该具有的基本性质。
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一个字符串str="Hello Python" 字母P的索引可以是（）
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从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是反向推理。
解析：反向推理就是从目标出发，反向使用规则进行推理，即用规则结论与目标匹配，又产生新的模板，然后新模板再做同样的处理。
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哪些不能用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值与真实值之间的误差大小
A. 优化函数
B. 损失函数
C. 梯度下降
D. 反向传播
解析：损失函数用来衡量神经网络的计算模型对样本的预测值与真实值之间的误差
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