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以下()为MapReduce计算框架执行流程的第二步骤。

A、输入文件

B、Map阶段

C、中间处理

D、Reduce阶段

答案：B

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分析决策智能化则对应的是认知智能，能够在数据结构化处理的基础上，理解数据之间的（）和（），进行（）和（）。

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（）是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。

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建立专家系统需要原型机开发和实验。

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通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为聚集(aggregate)

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下列哪些开发包，已包含一些常用的机器学习算法？（）

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训练时，发现RNN网络收敛速度较慢，这时需要减小学习率

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类脑计算系统从“（）”向“（）”逐步演进

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运行阶段的数据异常可导致智能系统运行错误。

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导数等于零是函数的极值点

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感知机学习算法可以直观解释为：当一个实例点被误分类，即位于分离超平面的错误一侧时，则调整模型权重，使分离超平面向该误分类点的一侧移动，以减少该误分类点与超平面之间的距离，直至超平面越过该误分类点使其被正确分类。

题目内容

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单选题

)

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以下()为MapReduce计算框架执行流程的第二步骤。

A、输入文件

B、Map阶段

C、中间处理

D、Reduce阶段

答案：B

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分析决策智能化则对应的是认知智能，能够在数据结构化处理的基础上，理解数据之间的（）和（），进行（）和（）。

A. 关系

B. 逻辑

C. 分析

D. 决策

解析：主要应用

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（）是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。

A. 文本识别

B. 机器翻译

C. 文本分类

D. 问答系统

解析：机器翻译，有时简称为MT(不要与计算机辅助翻译,机助人译（MAHT)或交互式翻译混淆)，是计算语言学的一个子领域，它研究如何使用软件将文本或语音从一种语言翻译到另一种语言。

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建立专家系统需要原型机开发和实验。

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通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为聚集(aggregate)

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下列哪些开发包，已包含一些常用的机器学习算法？（）

A. sklearn

B. xgboost

C. lightgbm

D. numpy

解析：见算法解析

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训练时，发现RNN网络收敛速度较慢，这时需要减小学习率

解析：应加大学习率

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类脑计算系统从“（）”向“（）”逐步演进

A. 专业、通用

B. 静态、动态

C. 单一、多样

D. 简单、复杂

解析：类脑计算系统从“专业”向“通用”逐步演进

点击查看答案

运行阶段的数据异常可导致智能系统运行错误。

解析：正确

导数等于零是函数的极值点

解析：来自教材原文

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