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袋中有50个乒乓球，其中20个黄的，30个白的，现在两个人不放回地依次从袋中随机各取一球。则第二人取到黄球的概率是

A、01月05日

B、02月05日

C、03月05日

D、04月05日

答案：B

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下列关于函数的极限、连续、可导、解析，说法正确的有（）。

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对于Word2vec的2个基础算法，每次（）更新只能优化一个向量且softmax里的指数求和操作计算量太大，一般使用比较高效的（）算法。

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语言模型的参数估计经常使用MLE（最大似然估计）。面临的一个问题是没有出现的项概率为0，这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题，需要使用()

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resnet可以很好解决梯度消失问题。

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下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合？ 1 树的数量
2 树的深度3 学习速率

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()就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况

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在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。()

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LSTM、GRU等网络存在严重的梯度消失与爆炸等问题

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数据集被划分成训练集和测试集，其中训练集用于确定模型的参数，测试集用于评判模型的效果

题目内容

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单选题

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计算机知识技术题库

袋中有50个乒乓球，其中20个黄的，30个白的，现在两个人不放回地依次从袋中随机各取一球。则第二人取到黄球的概率是

A、01月05日

B、02月05日

C、03月05日

D、04月05日

答案：B

相关题目

下列关于函数的极限、连续、可导、解析，说法正确的有（）。

A. 函数在某点的极限存在的充要条件是在该点左极限及右极限均存在且相等

B. 函数在某点处解析指函数在该点及其领邻域内处处可导，解析函数的导数不一定是解析的

C. 函数可导不一定连续；不可导的函数一定不连续；存在处处可导但处处不连续的函数

D. 函数f(x)在x0处可导的充要条件是x在x0处的左右导数都存在且相等

解析：解析函数的导数仍然是解析的。函数可导则函数连续；函数连续不一定可导；不连续的函数一定不可导；存在处处连续但处处不可导的函数

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对于Word2vec的2个基础算法，每次（）更新只能优化一个向量且softmax里的指数求和操作计算量太大，一般使用比较高效的（）算法。

A. 旋度

B. 梯度

C. 负采样

D. 正采样

解析：见算法解析

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常见的聚类算法有（）。

A. 分层（Hierarchical）聚类

B. 两步（TwoStep）聚类

C. Kohonennetwork

D. KNN算法

E. K平均值（K-means）算法

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A. 平滑

B. 去噪

C. 随机插值

D. 增加白噪音

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resnet可以很好解决梯度消失问题。

解析：ResNet的一个重要设计原则是：当feature map大小降低一半时，feature map的数量增加一倍，这保持了网络层的复杂度。从图5中可以看到，ResNet相比普通网络每两层间增加了短路机制，这就形成了残差学习，

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下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合？ 1 树的数量
2 树的深度3 学习速率

A. 只有 1

B. 只有 2

C. 只有 3

D. 都正确

解析：通常情况下，我们增加树的深度有可能会造成模型过拟合。学习速率在随机森林中并不是超参数。增加树的数量可能会造成欠拟合

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()就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况

A. 类别不平衡

B. 类别不相同

C. 类别不对等

D. 类别数不同

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在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。()

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LSTM、GRU等网络存在严重的梯度消失与爆炸等问题

解析：只理解LSTM能够缓解RNN存在的梯度消失/梯度爆炸，

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数据集被划分成训练集和测试集，其中训练集用于确定模型的参数，测试集用于评判模型的效果

解析：正确

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