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在大规模的语料中,挖掘词的相关性是一个重要的问题。以下哪一个信息不能用于确定两个词的相关性。()

A、互信息

B、最大熵

C、卡方检验

D、最大似然比

答案:B

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以下哪些是常用的概念模型()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-28f8-c021-5dd340f22404.html
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变量的不确定性越大,相对应信息熵有什么变化()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-04c8-c021-5dd340f22404.html
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机器学习在向()方向演进。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eac8-c021-5dd340f22416.html
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要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1188-c021-5dd340f2240d.html
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对于图像识别问题(比如识别照片中的猫),神经网络模型结构更适合解决哪类问题?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-0da0-c021-5dd340f22403.html
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CNN卷积网络中,filter尺寸的选择多为()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-e690-c021-5dd340f22422.html
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()中期,“统计学习”闪亮登场并迅速占据主流舞台,代表性技术是支持向量机以及更一般的“核方法”。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-0c98-c021-5dd340f2240a.html
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()控制当前时刻的输入信息需要向状态向量中注入哪些信息。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-ee60-c021-5dd340f22415.html
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Y=1的边缘分布律是多少?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-3b78-c021-5dd340f22407.html
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Boosting算法要求基学习器能对待定的数据分布进行学习,这可通过()实施。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-00e0-c021-5dd340f22420.html
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题目内容
(
单选题
)
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计算机知识技术题库

在大规模的语料中,挖掘词的相关性是一个重要的问题。以下哪一个信息不能用于确定两个词的相关性。()

A、互信息

B、最大熵

C、卡方检验

D、最大似然比

答案:B

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相关题目
以下哪些是常用的概念模型()。

A. ER图

B. 语言模型

C. 面向对象模型

D. 谓词模型

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-28f8-c021-5dd340f22404.html
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变量的不确定性越大,相对应信息熵有什么变化()

A. 熵变小

B. 熵变大

C. 不变

D. 以上都不对

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-04c8-c021-5dd340f22404.html
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机器学习在向()方向演进。

A. 分布式隐私保护

B. 集中式存储

C. 边缘计算

D. 云存储

解析:机器学习在向分布式隐私保护方向演进。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eac8-c021-5dd340f22416.html
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要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫

A. 专家系统

B. 机器学习

C. 神经网络

D. 模式识别

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1188-c021-5dd340f2240d.html
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对于图像识别问题(比如识别照片中的猫),神经网络模型结构更适合解决哪类问题?

A. 多层感知器

B. 卷积神经网络

C. 循环神经网络

D. 感知器

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-0da0-c021-5dd340f22403.html
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CNN卷积网络中,filter尺寸的选择多为()

A. 奇数

B. 偶数

C. 整数

D. 分数

解析:CNN卷积网络中,filter尺寸的选择多为奇数

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-e690-c021-5dd340f22422.html
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()中期,“统计学习”闪亮登场并迅速占据主流舞台,代表性技术是支持向量机以及更一般的“核方法”。

A. 二十世纪七十年代

B. 二十世纪八十年代

C. 二十世纪九十年代

D. 二十世纪六十年代

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-0c98-c021-5dd340f2240a.html
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()控制当前时刻的输入信息需要向状态向量中注入哪些信息。

A. 输出门

B. 输入门

C. 遗忘门

D. 以上都不对

解析:输入门控制当前时刻的输入信息需要向状态向量中注入哪些信息。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-ee60-c021-5dd340f22415.html
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Y=1的边缘分布律是多少?

A. 02月05日

B. 01月05日

C. 01月03日

D. 04月15日

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-3b78-c021-5dd340f22407.html
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Boosting算法要求基学习器能对待定的数据分布进行学习,这可通过()实施。

A. 重赋权法

B. 重采样法 

C. 重训练法 

D. 重预测法

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-00e0-c021-5dd340f22420.html
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