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下面关于数据粒度的描述正确的是?

A、粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别;

B、数据越详细,粒度就越小,级别也就越高;

C、数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高;

D、粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量

答案:ABD

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下列选项中属于感知技术的是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-1468-c021-5dd340f22413.html
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图像分类是图像分割和目标检测等诸多计算机视觉任务的基础
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f970-c021-5dd340f22428.html
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在主成分分析中,将几个主分量经过线性组合构造为一个综合评价函数时,每个主分量的权数为()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-f248-c021-5dd340f22410.html
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混合高斯分布通过使用多个高斯分布的线性组合来实现聚类
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e5e8-c021-5dd340f2240c.html
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长短期记忆LSTM 具有与循环神经网络相似的控制流,两者的区别在于LSTM中增加了( )导致单元内的处理过程不同。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-f248-c021-5dd340f22404.html
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决策树学习的关键是如何从候选属性集中选择一个最有助于分类实例的属性,而其选择是以()为依据的
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-04c8-c021-5dd340f22407.html
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类的特点有()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-a860-c021-5dd340f22404.html
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下面对前馈神经网络描述不正确的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-c750-c021-5dd340f22422.html
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模糊集合的隶属度值必须在区间[0,1}
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f22407.html
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影响基本K-均值算法的主要因素不包括下列哪一个选项?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-c750-c021-5dd340f22403.html
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下面关于数据粒度的描述正确的是?

A、粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别;

B、数据越详细,粒度就越小,级别也就越高;

C、数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高;

D、粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量

答案:ABD

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下列选项中属于感知技术的是()。

A. 机器学习技术和计算实施技术

B. 计算实施技术和语音识别技术

C. 语音识别技术和机器视觉

D. 机器视觉和机器学习技术

解析:语音识别技术和机器视觉属于感知技术。

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图像分类是图像分割和目标检测等诸多计算机视觉任务的基础
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f970-c021-5dd340f22428.html
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在主成分分析中,将几个主分量经过线性组合构造为一个综合评价函数时,每个主分量的权数为()。

A. 每个主分量的方差

B. 每个主分量的标准差

C. 每个主分量的方差贡献率

D. 每个主分量的贡献率

解析:在主成分分析中,将几个主分量经过线性组合构造为一个综合评价函数时,每个主分量的权数为每个主分量的方差贡献率。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-f248-c021-5dd340f22410.html
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混合高斯分布通过使用多个高斯分布的线性组合来实现聚类
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e5e8-c021-5dd340f2240c.html
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长短期记忆LSTM 具有与循环神经网络相似的控制流,两者的区别在于LSTM中增加了( )导致单元内的处理过程不同。

A. 输入门

B. 记忆门

C. 忘记门

D. 输出门

解析:长短期记忆LSTM 具有与循环神经网络相似的控制流,两者的区别在于LSTM中增加了 忘记门导致单元内的处理过程不同。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-f248-c021-5dd340f22404.html
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决策树学习的关键是如何从候选属性集中选择一个最有助于分类实例的属性,而其选择是以()为依据的

A. 分类

B. 聚类

C. 概率

D. 信息熵

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-04c8-c021-5dd340f22407.html
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类的特点有()。

A. 封装

B. 继承

C. 多态

D. 重复

解析:见函数库

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-a860-c021-5dd340f22404.html
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下面对前馈神经网络描述不正确的是

A. 各个神经元接受前一级神经元的输入,并输出到下一级

B. 层与层之间通过“全连接”进行连接,即两个相邻层之间神经元完全成对连接

C. 同一层内的神经元相互不连接

D. 同一层内神经元之间存在全连接

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-c750-c021-5dd340f22422.html
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模糊集合的隶属度值必须在区间[0,1}

解析:模糊集合的隶属度不可为任意值,值必须在区间[0,1}

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f22407.html
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影响基本K-均值算法的主要因素不包括下列哪一个选项?

A. 样本输入顺序

B. 模式相似性测度

C. 聚类准则

D. 初始类中心的选取

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-c750-c021-5dd340f22403.html
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