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在深度学习网络中，反向传播算法用于寻求最优参数，在反向传播算法中使用的什么法则进行逐层求导的?

A、链式法则

B、累加法则

C、对等法则

D、归一法则

答案：A

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决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。

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样本标注包括：（）标注、（）标注、（）标注和图像标注。

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某二叉树共有399个结点，其中有199个度为2的结点，则该二叉树中的叶子结点数为

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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？

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产生式规则是知识表示的一种形式,其形式如下:IF〈前件〉THEN〈后件〉。（T)

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语言模型的作用是：

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C4.5决策树算法中采用()对连续属性进行离散化处理。

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TF-IDF模型中，TF意思是词频，IDF意思是()。

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在现有的深度学习模型中，句子情感分类通常会形成一个联合的三类别分类问题，即预测句子为积极、中立或消极。

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关于线性回归的描述,以下说法正确的有:

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在深度学习网络中，反向传播算法用于寻求最优参数，在反向传播算法中使用的什么法则进行逐层求导的?

A、链式法则

B、累加法则

C、对等法则

D、归一法则

答案：A

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解析：采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法是K-近邻算法。错误

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样本标注包括：（）标注、（）标注、（）标注和图像标注。

A. 文本

B. 数字

C. 视频

D. 音频

解析：主要应用

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某二叉树共有399个结点，其中有199个度为2的结点，则该二叉树中的叶子结点数为

A. 不存在这样的二叉树

B. 200

C. 198

D. 199

解析：根据二叉树的性质，在任意一棵二叉树中，度为0的结点总是比度为2的结点多一个，则度为0的结点数为199+1=200。

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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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产生式规则是知识表示的一种形式,其形式如下:IF〈前件〉THEN〈后件〉。（T)

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语言模型的作用是：

A. 查看一句话成为一句“人话”的概率

B. 查看一句话是英语的概率

C. 查看一句话是汉语的概率

D. 查看一句话是否是完整的

解析：语言模型的作用是查看一句话成为一句“人话”的概率

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C4.5决策树算法中采用()对连续属性进行离散化处理。

A. 二分法

B. 最小二乘法

C. 均值法

D. 投票法

解析：见算法解析

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TF-IDF模型中，TF意思是词频，IDF意思是()。

A. 文本频率指数;

B. 逆文本频率指数

C. 词频指数

D. 逆词频指数

解析：TF-IDF模型中，TF意思是词频，IDF意思是逆文本频率指数。

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在现有的深度学习模型中，句子情感分类通常会形成一个联合的三类别分类问题，即预测句子为积极、中立或消极。

解析：正确

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关于线性回归的描述,以下说法正确的有:

A. 基本假设包括随机干扰项是均值为0,方差为1的标准正态分布

B. 基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布

C. 多重共线性会使得参数估计值方差减小

D. 基本假设包括不服从正态分布的随机干扰项

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