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以下()属于数据统计方法中的离中趋势分析。

A、数值平均数

B、位置平均数

C、离散系数

D、线性相关

答案：C

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关于Bagging集成方法说法正确的是（）

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虽然机器学习在许多任务中取得了巨大的成功，但由于缺乏（），其表现和应用备受质疑，严重阻碍了机器学习在各个领域尤其是安全敏感领域的广泛落地。

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由机器学习算法构成的模型，在理论层面上，它并不能表征真正的数据分布函数，只是逼近它而已。

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遗传算法不能用于知识发现。

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Skip-Gram模型不支持可变文本长度，而CBOW支持。

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在线性回归算法中，我们认为误差项是符合什么分布的（）

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Inception块的设计思想：多通路(multi-path)设计形式，使用不同大小的卷积核提取图像特征，并附加最大池化操作，将这四个输出层沿着通道这一维度进行拼接。最终输出特征图将包含不同大小的卷积核提取到的特征

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卷积神经网络A图像进行卷积计算后，没有办法保证图像的尺寸维持原大小

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在卷积神经网络中，通常导致模型的输入尺寸为固定大小的网络层是全连接层

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以Le-net5为例，输入图像32x32x1，kernel=5x5，step=1，padding=1，则经第一次卷积操作后，输出ferturemap大小为

题目内容

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单选题

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计算机知识技术题库

以下()属于数据统计方法中的离中趋势分析。

A、数值平均数

B、位置平均数

C、离散系数

D、线性相关

答案：C

相关题目

关于Bagging集成方法说法正确的是（）

A. 训练一个Bagging集成与直接使用基学习算法训练一个学习器的复杂度同阶，因此Bagging是一个很高效的集成学习算法

B. 为处理多分类或回归任务，Bagging需进行修改

C. 从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低偏差

D. Bagging的性能依赖于基分类器的稳定性。

解析：见算法解析

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A. 可分析性

B. 可复现性

C. 可解释性

D. 可重构性

解析：虽然机器学习在许多任务中取得了巨大的成功，但由于缺乏可解释性，其表现和应用备受质疑，严重阻碍了机器学习在各个领域尤其是安全敏感领域的广泛落地。

点击查看答案

由机器学习算法构成的模型，在理论层面上，它并不能表征真正的数据分布函数，只是逼近它而已。

点击查看答案

遗传算法不能用于知识发现。

点击查看答案

Skip-Gram模型不支持可变文本长度，而CBOW支持。

解析：Skip-Gram与CBOW都是运用给定窗口半径生成词向量。

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在线性回归算法中，我们认为误差项是符合什么分布的（）

A. 高斯分布

B. 均匀分布

C. 二项分布

D. 泊松分布

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解析：正确

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卷积神经网络A图像进行卷积计算后，没有办法保证图像的尺寸维持原大小

解析：可以使得图像的尺寸维持原大小

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在卷积神经网络中，通常导致模型的输入尺寸为固定大小的网络层是全连接层

解析：如果神经网络里不仅仅只有卷积层，还有全连接层，那么输入的图像的大小必须是固定的

点击查看答案

以Le-net5为例，输入图像32x32x1，kernel=5x5，step=1，padding=1，则经第一次卷积操作后，输出ferturemap大小为

A. 29x29

B. 27x27

C. 28x28

D. 30x30

解析：以Le-net5为例，输入图像32x32x1，kernel=5x5，step=1，padding=1，则经第一次卷积操作后，输出ferturemap大小为28x28

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