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下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果？（）

A、Boosting

B、Bagging

C、Stacking

D、Mapping

答案：B

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在paddle环境下指定第一张GPU的命令为paddle.device.set_device(＇GPU:1＇)

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以下不是贝叶斯回归的优点的是哪一项

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若变量间存在显式的因果关系，则常使用()模型。

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如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明：（）。

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2*1的数组与1*3的数组相加结果为（）。

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高方差是指模型过拟合了，导致在测试集中的泛化能力较差。

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列表中的元素可以是不同数据类型

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以下哪一个不属于分类算法

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常用损失函数：（）、（）。

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单选题

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下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果？（）

A、Boosting

B、Bagging

C、Stacking

D、Mapping

答案：B

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在paddle环境下指定第一张GPU的命令为paddle.device.set_device(＇GPU:1＇)

解析：在paddle环境下指定第一张GPU的命令为paddle.device.set_device(＇GPU:0＇)

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以下不是贝叶斯回归的优点的是哪一项

A. 它能根据已有的数据进行改变

B. 它能在估计过程中引入正则项

C. 贝叶斯回归的推断速度快

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若变量间存在显式的因果关系，则常使用()模型。

A. 贝叶斯网

B. 马尔可夫网

C. 切比雪夫网

D. D珀尔网

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如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明：（）。

A. 欠拟合

B. 模型很棒

C. 过拟合

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处理大量不带标签数据和小部分带标签数据训练数据的算法称为半监督学习算法。

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2*1的数组与1*3的数组相加结果为（）。

A. 2*3的数组

B. 1*1的数组

C. 3*2的数组

D. 以上都不对

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高方差是指模型过拟合了，导致在测试集中的泛化能力较差。

解析：正确

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列表中的元素可以是不同数据类型

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以下哪一个不属于分类算法

A. XGBoost

B. Random Forest

C. SVM

D. Fp-Growth

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常用损失函数：（）、（）。

A. 平方损失函数

B. softmax函数

C. max函数

D. 交叉熵损失函数

解析：见算法解析

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