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在分类问题中,我们经常会遇到正负样本数据量不等的情况,比如正样本为 10w条数据,负样本只有 1w条数据,以下最合适的处理方法是

A、将负样本重复 10 次,生成 10w 样本量,打乱顺序参与分类&;&直接进行分类,可以最大限度利用数据&;&从 10w 正样本中随机抽取 1w 参与分类&;&将负样本每个权重设置为 10,正样本权重为 1,参与训练过程

答案：ACD

解析：基础概念

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输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernelsize5×5，padding1，stride2），pooling（kernelsize3×3，padding0，stride1），又一层卷积（kernelsize3×3，padding1，stride1）之后，输出特征图大小为

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不同于通常涉及大量的规则编码的早期常识语言处理，现代NLP算法是基于（）

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下面有关分类算法的准确率，召回率，F1值的描述，错误的是？()

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以下激活函数中，不具有“正向无边界”特征的是？

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在证据理论中，信任函数与似然函数的关系为（）。

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tensorflow中常见的张量类型是（）

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将一颗质地均匀的骰子（一种各个面分别标有1，2，3，4，5，6个点的正方体玩具）先后抛掷2次，则出现向上的点数之和为大于8的偶数的概率为

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（）是AI的根基，为模型训练提供基本的资料；（）是实现AI系统所需的硬件计算能力，为AI技术提供底层基础设施的支撑；（）是机器的学习方法，提供各种各样的通用算法模型，并结合具体应用场景提供特定技术接口。

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要实现将实数型变量a的值保留三位小数，以下python可以实现的是（）

启发式搜索是寻求问题（）解的一种方法

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多选题

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在分类问题中,我们经常会遇到正负样本数据量不等的情况,比如正样本为 10w条数据,负样本只有 1w条数据,以下最合适的处理方法是

答案：ACD

解析：基础概念

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A. 95

B. 96

C. 97

D. 98

点击查看答案

不同于通常涉及大量的规则编码的早期常识语言处理，现代NLP算法是基于（）

A. 自动识别

B. 机器学习

C. 模式识别

D. 算法辅助

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下面有关分类算法的准确率，召回率，F1值的描述，错误的是？()

A. 准确率是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率

B. 召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率

C. 正确率、召回率和 F 值取值都在0和1之间，数值越接近0，查准率或查全率就越高

D. 为了解决准确率和召回率冲突问题，引入了F1值

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以下激活函数中，不具有“正向无边界”特征的是？

A. ReLU

B. Sigmoid

C. softplus

D. Mish

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在证据理论中，信任函数与似然函数的关系为（）。

A. Bel≤Pl

B. Bel＜Pl

C. Bel≥Pl

D. Bel＞Pl

解析：概念理解

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tensorflow中常见的张量类型是（）

A. 变量

B. 常量

C. 张量数据结构

D. 计算图算法语言

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将一颗质地均匀的骰子（一种各个面分别标有1，2，3，4，5，6个点的正方体玩具）先后抛掷2次，则出现向上的点数之和为大于8的偶数的概率为

A. 01月12日

B. 01月09日

C. 01月06日

D. 01月04日

解析：将先后两次的点数记为有序实数对(x,y),则共有6*6=36个基本事件，其中点数之和为大于8的偶数有(4,6),(6,4),(5,5),(6,6)共4个，则满足条件的概率为4/36=1/9

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A. 逻辑

B. 数据

C. 算力

D. 算法

解析：主要应用

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要实现将实数型变量a的值保留三位小数，以下python可以实现的是（）

A. A．a%0.001 B．a//0.001 C．round(a,3) D．round(3,a)

解析：本题主要考查Python函数。round(x,n)方法返回 x 的小数点四舍五入到n个数字，故要实现将实数型变量a的值保留三位小数，可以使用语句round(a,3)，故本题选C选项。

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启发式搜索是寻求问题（）解的一种方法

A. 最优

B. 一般

C. 满意

D. 最坏

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