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（）是感知信息能力最强的人体器官之一

A、鼻子

B、大脑

C、小脑

D、眼睛

答案：D

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当我们在分析一份数据的时候，如果发现这份数据的特征变量很多，成千上万，如果直接基于所有的特征变量进行分析，会浪费过多的时间成本及计算资源，为了应对这种情况，我们可以采用降维的方式对数据进行预处理，如下技术中，哪些属于降维技术

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Self-OrganizingFeatureMap(SOFM)神经网络可用于聚类。（）

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自动机器学习技术是提升工程化能力的重要能力。

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EM算法用于训练样本完整的情况下进行估计

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学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为

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下述（）不是知识的特征。

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人工智能的目的是让机器能够模拟、延伸和扩展人的智能

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随着大数据、（）、量子计算等新技术的快速发展，人类社会已经步入了第四次工业革命时代

线性回归在 3 维以上的维度中拟合面是?

常见的MRC任务可以分为四种类型：（）。

题目内容

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单选题

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（）是感知信息能力最强的人体器官之一

A、鼻子

B、大脑

C、小脑

D、眼睛

答案：D

相关题目

A. 主成分分析

B. 因子分析

C. 独立主成分分析

D. SVM

解析：SVM解决分类问题

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Self-OrganizingFeatureMap(SOFM)神经网络可用于聚类。（）

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自动机器学习技术是提升工程化能力的重要能力。

解析：自动机器学习技术是提升工程化能力的重要能力。

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EM算法用于训练样本完整的情况下进行估计

解析：EM（expectation-maximization）算法是Dempster,Laird和Rubin(DLR)三个人在1977年正式提出的.主要是用于在不完全数据的情况下计算最大似然估计.

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学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为

A. 错误率

B. 精度

C. 误差

D. 查准率

解析：通常把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”；精度=1.0-错误率；把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”；查准率也称为准确率

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下述（）不是知识的特征。

A. 复杂性和明确性

B. 进化和相对性

C. 客观性和依附性

D. 可重用性和共享性

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人工智能的目的是让机器能够模拟、延伸和扩展人的智能

解析：人工智能发展史

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随着大数据、（）、量子计算等新技术的快速发展，人类社会已经步入了第四次工业革命时代

A. 片上存储

B. 芯片设计

C. 人工智能

D. 泛在互联

解析：随着大数据、人工智能、量子计算等新技术的快速发展，人类社会已经步入了第四次工业革命时代

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线性回归在 3 维以上的维度中拟合面是?

A. 曲面

B. 平面

C. 超平面

D. 超曲面

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常见的MRC任务可以分为四种类型：（）。

A. 完形填空

B. 多项选择

C. 片段抽取

D. 自由回答

解析：见算法解析

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