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特征是描述样本的特性的维度,关于其在传统机器学习和深度学习的可解释性,以下说法正确的是:

A、特征在传统机器学习可解释性强,而在深度学习可解释性弱

B、特征在传统机器学习可解释性弱,而在深度学习可解释性强

C、特征在传统机器学习和深度学习可解释性均弱

D、特征在传统机器学习和深度学习可解释性均强

答案:A

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2021年7月,美国政府问责局发布人工智能问责框架,以确保人工智能系统的公平、可靠、可追溯和可治理等。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2ff-0140-c021-5dd340f22405.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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在自动定理证明研究方面在国际上有影响的我国知名科学家是:
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经典逻辑推理有哪些?
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注意力机制的非线性激活函数常用tanh。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e200-c021-5dd340f22417.html
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某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?
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如果将数据科学比喻成“鹰”,那么,统计学、机器学习相当于“鹰”的()
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当我们在分析一份数据的时候,如果发现这份数据的特征变量很多,成千上万,如果直接基于所有的特征变量进行分析,会浪费过多的时间成本及计算资源,为了应对这种情况,我们可以采用降维的方式对数据进行预处理,如下技术中,哪些属于降维技术()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-2ce0-c021-5dd340f2241d.html
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通过计算这些向量之间的(),就可以计算出词语之间的(),从而达到让计算机像计算数值一样去计算自然语言的目的。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-d740-c021-5dd340f2240d.html
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序列节点使用()和生成序列模式两个步骤进行序列模式的挖掘。
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单选题
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特征是描述样本的特性的维度,关于其在传统机器学习和深度学习的可解释性,以下说法正确的是:

A、特征在传统机器学习可解释性强,而在深度学习可解释性弱

B、特征在传统机器学习可解释性弱,而在深度学习可解释性强

C、特征在传统机器学习和深度学习可解释性均弱

D、特征在传统机器学习和深度学习可解释性均强

答案:A

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2021年7月,美国政府问责局发布人工智能问责框架,以确保人工智能系统的公平、可靠、可追溯和可治理等。

解析:2021年7月,美国政府问责局发布人工智能问责框架,以确保人工智能系统的公平、可靠、可追溯和可治理等。

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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。

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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

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某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?

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如果将数据科学比喻成“鹰”,那么,统计学、机器学习相当于“鹰”的()

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当我们在分析一份数据的时候,如果发现这份数据的特征变量很多,成千上万,如果直接基于所有的特征变量进行分析,会浪费过多的时间成本及计算资源,为了应对这种情况,我们可以采用降维的方式对数据进行预处理,如下技术中,哪些属于降维技术()

A. 主成分分析

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D. SVM

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通过计算这些向量之间的(),就可以计算出词语之间的(),从而达到让计算机像计算数值一样去计算自然语言的目的。

A. 内积

B. 先后关系

C. 距离

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解析:见算法解析

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序列节点使用()和生成序列模式两个步骤进行序列模式的挖掘。

A. 发生频繁序列

B. 设置修剪值

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