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预测分析方法分为两大类,分别是定性分析法和()。

A、回归分析法

B、指数平滑法

C、定量分析法

D、平均法

答案:C

解析:预测分析方法分为两大类,分别是定性分析法和定量分析法

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LR更侧重全局优化,而树模型主要是局部的优化。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-da30-c021-5dd340f22418.html
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搜索可以分为盲从搜索与
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-e2a8-c021-5dd340f22407.html
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对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中,AdaGrad梯度下降方法是最好的
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python包安装命令正确的是
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下列哪个模型属于监督学习的方法()
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用多个小卷积核串联可以有大卷积核同样的能力,2个3*3卷积核可以代替一个7*7卷积核,参数更少;
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-da30-c021-5dd340f22428.html
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若某二叉树中的所有结点值均大于其左子树上的所有结点值,且小于右子树上的所有结点值,则该二叉树遍历序列中有序的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-27f0-c021-5dd340f22406.html
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下面对范数规则化描述,正确的是()。
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损失函数反映了神经网络的目标输出和实际输出的误差,在深度学习中常用的损失函数是:
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-d308-c021-5dd340f2241d.html
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GoogLeNet从增加网络深度角度改进了之前的图像分类网络
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f588-c021-5dd340f2242d.html
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预测分析方法分为两大类,分别是定性分析法和()。

A、回归分析法

B、指数平滑法

C、定量分析法

D、平均法

答案:C

解析:预测分析方法分为两大类,分别是定性分析法和定量分析法

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LR更侧重全局优化,而树模型主要是局部的优化。

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-da30-c021-5dd340f22418.html
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搜索可以分为盲从搜索与

A. 启发式搜索

B. 模糊搜索

C. 精确搜索

D. 关键词搜索

解析:搜索分为盲从搜索与启发式搜索

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-e2a8-c021-5dd340f22407.html
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对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中,AdaGrad梯度下降方法是最好的
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e9d0-c021-5dd340f2242c.html
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python包安装命令正确的是

A. pip install xxx

B. conda install xxx

C. python install xxx

D. ipython install xxx

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-1c38-c021-5dd340f22413.html
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下列哪个模型属于监督学习的方法()

A. K-means

B. SVR

C. DBSCAN

D. 以上都是

解析:SVR属于监督学习的方法

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-e2a8-c021-5dd340f22414.html
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用多个小卷积核串联可以有大卷积核同样的能力,2个3*3卷积核可以代替一个7*7卷积核,参数更少;

解析:错误

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-da30-c021-5dd340f22428.html
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若某二叉树中的所有结点值均大于其左子树上的所有结点值,且小于右子树上的所有结点值,则该二叉树遍历序列中有序的是

A. 前序序列

B. 中序序列

C. 后序序列

D. 以上说法均不正确

解析:所有结点值均大于左子树的所有结点,且小于右子树所有结点,若想该二叉树遍历序列有序(数值从小到大)则需要首先遍历左子树,然后访问根节点,最后遍历右子树。这样的遍历顺序符合中序序列。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-27f0-c021-5dd340f22406.html
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下面对范数规则化描述,正确的是()。

A. L0是指向量中0的元素的个数

B. L1范数是指向量中各个元素绝对值之和

C. L2范数向量元素绝对值的平方和再开平方

D. L0是指向量中非0的元素的个数

解析:基础知识

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-b030-c021-5dd340f22406.html
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损失函数反映了神经网络的目标输出和实际输出的误差,在深度学习中常用的损失函数是:

A. 指数损失函数

B. 均方损失函数

C. 对数损失函数

D. Hinge 损失函数

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-d308-c021-5dd340f2241d.html
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GoogLeNet从增加网络深度角度改进了之前的图像分类网络

解析:错误

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f588-c021-5dd340f2242d.html
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