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k均值聚类算法是一种典型的EM算法
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-de18-c021-5dd340f2241c.html
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计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类（）图像以及图像序列的能力
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-db28-c021-5dd340f2240d.html
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在scikit-learn中，DBSCAN算法对于（ ）参数值的选择非常敏感
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4730-c021-5dd340f22415.html
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与浅层神经网络相比，深度学习的不同在于（）和（）。
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从大规模数据中自动学习和总结规律，从而能够对新的数据进行预测，也被称为统计机器学习
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f680-c021-5dd340f22430.html
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数字孪生是对物理实体或系统具有高度完整性的数字克隆，但不能与物理世界实现实时交互。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-fd58-c021-5dd340f22437.html
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图像数字化需要经过的步骤包括量化。
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DSSM使用（）个全连接层
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模型有效的基本条件是能够（）已知的样本
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A、Weka

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C、SPSS

D、Matlab

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以下不属于数据处理包含五个部分的是：

A. 数据形状变换&;&模型筛选&;&数据集划分&;&数据归一化处理

解析：基础概念

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k均值聚类算法是一种典型的EM算法

解析：正确

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计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类（）图像以及图像序列的能力

A. 提取

B. 处理

C. 理解

D. 分析

解析：主要应用

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在scikit-learn中，DBSCAN算法对于（ ）参数值的选择非常敏感

A. p

B. eps

C. n_jobs

D. algorithm

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与浅层神经网络相比，深度学习的不同在于（）和（）。

A. 强调了模型结构的深度

B. 明确了特征学习的重要性

C. 所需训练集数据较少

D. 数据集没有局部相关性

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从大规模数据中自动学习和总结规律，从而能够对新的数据进行预测，也被称为统计机器学习

解析：正确

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数字孪生是对物理实体或系统具有高度完整性的数字克隆，但不能与物理世界实现实时交互。
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DSSM使用（）个全连接层

A. 两

B. 一

C. 三

D. 四

解析：DSSM使用两个全连接层

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模型有效的基本条件是能够（）已知的样本

A. 结合

B. 拟合

C. 联合

D. 聚集

解析：模型有效的基本条件是能够拟合已知的样本

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