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二分类问题使用(___)检验。

A、二项检验

B、t检验

C、交叉验证t检验

D、McNemar检验

答案:D

解析:数学基础

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Boosting是一可将弱学习器提升为强学习器的算法,最著名的代表是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-e970-c021-5dd340f22424.html
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下列哪个不是人工智能的研究领域()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-f140-c021-5dd340f2240b.html
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以下选项不是聚类算法的是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-08b0-c021-5dd340f2241b.html
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在使用scikit-learn里面的交叉验证对回归模型进行评估时,根据平均绝对误差给模型打分,则下面代码的划线处 应填上( ),scores的分数越( ),说明回归模型的性能越好。代码:scores = cross_val_score(lm, X, y, cv=5, scoring = '_______________')
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4730-c021-5dd340f22413.html
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假设x是含有5个元素的列表,那么切片操作x[10:]是无法执行的,会抛出异常。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e9d0-c021-5dd340f22419.html
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随着()在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理领域取得的成功,近几年来,无论是在消费者端还是在企业端,已经有许多 依赖人工智能技术的应用臻于成熟,并开始渗透到我们生活的方方面面。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1570-c021-5dd340f2241d.html
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如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中()必然可以得到最优解
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1188-c021-5dd340f2240f.html
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回归任务最常使用的性能度量是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-e970-c021-5dd340f22417.html
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原始业务数据来自多个数据库或数据仓库,它们的结构和规则可能是不同的,这将导致原始数据非常的杂乱、不可用,即使在同一个数据库中,也可能存在重复的和不完整的数据信息,为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求,提高效率和得到清晰的结果,必须进行数据的预处理。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f22424.html
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除了问题本身的定义之外,使用问题特定知识的搜索策略被认为是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-c3b8-c021-5dd340f22421.html
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题目内容
(
单选题
)
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计算机知识技术题库

二分类问题使用(___)检验。

A、二项检验

B、t检验

C、交叉验证t检验

D、McNemar检验

答案:D

解析:数学基础

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相关题目
Boosting是一可将弱学习器提升为强学习器的算法,最著名的代表是

A. Bagging

B. 随机森林

C. AdaBoost

D. 决策树

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-e970-c021-5dd340f22424.html
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下列哪个不是人工智能的研究领域()。

A. 机器证明

B. 模式识别

C. 人工生命

D. 编译原理

解析:编译原理是程序设计语言研究的内容。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-f140-c021-5dd340f2240b.html
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以下选项不是聚类算法的是()

A. 分层聚类

B. K平均值聚类

C. 两步聚类

D. 离散聚类

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-08b0-c021-5dd340f2241b.html
点击查看答案
在使用scikit-learn里面的交叉验证对回归模型进行评估时,根据平均绝对误差给模型打分,则下面代码的划线处 应填上( ),scores的分数越( ),说明回归模型的性能越好。代码:scores = cross_val_score(lm, X, y, cv=5, scoring = '_______________')

A. neg_mean_absolute_error,高

B. mean_absolute_error,高

C. mean_absolute_error,低

D. neg_mean_absolute_error,低

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4730-c021-5dd340f22413.html
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假设x是含有5个元素的列表,那么切片操作x[10:]是无法执行的,会抛出异常。

解析:见函数库

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e9d0-c021-5dd340f22419.html
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随着()在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理领域取得的成功,近几年来,无论是在消费者端还是在企业端,已经有许多 依赖人工智能技术的应用臻于成熟,并开始渗透到我们生活的方方面面。

A. 强化学习

B. 深度学习

C. 监督学习

D. 无监督学习

解析:随着深度学习在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理领域取得的成功,近几年来,无论是在消费者端还是在企业端,已经有许多 依赖人工智能技术的应用臻于成熟,并开始渗透到我们生活的方方面 面

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1570-c021-5dd340f2241d.html
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如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中()必然可以得到最优解

A. 广度优先搜索

B. 深度优先搜索

C. 有界深度优先搜索

D. 启发式搜索

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1188-c021-5dd340f2240f.html
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回归任务最常使用的性能度量是()

A. 精度

B. ROC

C. MSE

D. AUC

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-e970-c021-5dd340f22417.html
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原始业务数据来自多个数据库或数据仓库,它们的结构和规则可能是不同的,这将导致原始数据非常的杂乱、不可用,即使在同一个数据库中,也可能存在重复的和不完整的数据信息,为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求,提高效率和得到清晰的结果,必须进行数据的预处理。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f22424.html
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除了问题本身的定义之外,使用问题特定知识的搜索策略被认为是

A. 启发式搜索

B. 有信息搜索

C. 二元搜索

D. 无信息搜索

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-c3b8-c021-5dd340f22421.html
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