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df.tail()这个函数是用来

A、用来创建数据

B、用来展现数据

C、用来分析数据

D、用来转换数据

答案：B

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数据规范化指将数据按比例缩放(如更换大单位)，使之落入一个特定的区域（如0-1）以提高数据挖掘效率的方法。规范化的常用方法有：最大-最小规范化、零-均值规范化、小数定标规范化。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f22425.html
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fasttext利用了全局范围的词相关性
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f588-c021-5dd340f22408.html
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Python3 中 5/2 的结果是？
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Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段，他是这样运作的，在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏，然后再进行该次循环中
神经网络的训练和优化过程，在下一次循环中，我们又将隐藏另外一些神经元，如此直至训练结束。根据以上描述，Dropout技术在下列哪种神经层中不能发挥优势？
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-01e8-c021-5dd340f22412.html
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假如我们建立一个60000个特征，1000万数据集的机器学习模型，我们怎么有效的应对这样的大规模数据的训练
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-3b78-c021-5dd340f22415.html
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在以连接主义为基础的神经网络中，每个节点都能表达特定的意义。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f298-c021-5dd340f22412.html
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下列不合法的Python变量名是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-27f0-c021-5dd340f2241a.html
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LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种降维算法，适用于文本建模
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e5e8-c021-5dd340f2240a.html
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2012年神经网络算法只有2层，而2018年可以做到1200层，在人脸识别领域最高可达一亿分之一的误识率。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f680-c021-5dd340f2242b.html
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在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题（）
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单选题
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df.tail()这个函数是用来

A、用来创建数据

B、用来展现数据

C、用来分析数据

D、用来转换数据

答案：B

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fasttext利用了全局范围的词相关性

解析：错误

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Python3 中 5/2 的结果是？

A. 3

B. 2

C. 2.5

D. 1

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Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段，他是这样运作的，在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏，然后再进行该次循环中
神经网络的训练和优化过程，在下一次循环中，我们又将隐藏另外一些神经元，如此直至训练结束。根据以上描述，Dropout技术在下列哪种神经层中不能发挥优势？

A. 仿射层

B. 卷积层

C. RNN层

D. 以上都不对

解析：因为RNN的权重存在累乘效应，如果使用dropout的话，会破坏RNN的学习过程。

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假如我们建立一个60000个特征，1000万数据集的机器学习模型，我们怎么有效的应对这样的大规模数据的训练

A. 对样本进行抽样，在经过抽样的样本上训练

B. 应用PCA算法降维，减少特征数量

C. 根据重要性对特征进行筛选

D. 以上所有

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-3b78-c021-5dd340f22415.html
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在以连接主义为基础的神经网络中，每个节点都能表达特定的意义。
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下列不合法的Python变量名是

A. Python2

B. N.x

C. sum

D. Hello_World

解析：不可出现.

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2012年神经网络算法只有2层，而2018年可以做到1200层，在人脸识别领域最高可达一亿分之一的误识率。

解析：错误

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f680-c021-5dd340f2242b.html
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在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题（）

A. 增加训练集量

B. 减少神经网络隐藏层节点数

C. 删除稀疏的特征

D. SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核

解析：SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核容易引起机器学习中的过拟合问题

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