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在Linux系统机器上安装paddle可以使用()安装方式。

A、pip

B、conda

C、docker

D、源码编译

答案:ABCD

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某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题()
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人工神经网络在20世纪()年代兴起,一直以来都是人工智能领域的研究热点
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在图像智能处理中,图像分类的目标主要是要确定什么内容?
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根据边的性质不同,概率图模型可大致分为两类:第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为(___);第二类是使用无向图表示变量间的相关关系,称为无向图模型或马尔可夫网(Markovnetwork)。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-fa18-c021-5dd340f22412.html
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下列神经网络特点描述错误的是
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LVW属于哪种特征选择方法(___)
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有两个样本点,第一个点为正样本,它的特征向量是(0, -1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2, 3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4348-c021-5dd340f22403.html
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下列哪项属于集成学习()
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在图灵测试中,如果有超过()的测试者不能分清屏幕后的对话者是人还是机器,就可以说这台计算机通过了测试并具备人工智能
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e6e0-c021-5dd340f22412.html
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Q函数Q(s,a)是指在一个给定状态s下,采取某一个动作a之后,后续的各个状态所能得到的回报的()。
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在Linux系统机器上安装paddle可以使用()安装方式。

A、pip

B、conda

C、docker

D、源码编译

答案:ABCD

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相关题目
某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题()

A. 关联规则发现

B. 聚类

C. 分类

D. 自然语言处理

解析:”啤酒尿布理论“是关联规则发现领域的经典案例

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4730-c021-5dd340f2240c.html
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人工神经网络在20世纪()年代兴起,一直以来都是人工智能领域的研究热点

A. 50

B. 60

C. 70

D. 80

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-04c8-c021-5dd340f22424.html
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在图像智能处理中,图像分类的目标主要是要确定什么内容?

A. 对象位置

B. 对象边框

C. 对象类别

D. 对象背景

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根据边的性质不同,概率图模型可大致分为两类:第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为(___);第二类是使用无向图表示变量间的相关关系,称为无向图模型或马尔可夫网(Markovnetwork)。

A. 贝叶斯网

B. 拉普拉斯网

C. 帕斯卡网

D. 塞缪尔网

解析:见算法解析

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下列神经网络特点描述错误的是

A. 适应性

B. 由简单单元组成

C. 广泛并行互连的网络

D. 线性特性

解析:神经网络中的神经元接收到的总输入值将与神经元的阀值进行比较,然后通过“激活函数” 处理以产生神经元的输出,激活函数时非线性函数

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LVW属于哪种特征选择方法(___)

A. 包裹式

B. 启发式

C. 嵌入式

D. 过滤式

解析:见算法解析

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有两个样本点,第一个点为正样本,它的特征向量是(0, -1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2, 3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是()。

A. 2x + y = 4

B. x + 2y = 5

C. x + 2y = 3

D. 2x - y = 0

解析:对于两个点来说,最大间隔就是两点连线的垂直平分线,因此求出垂直平分线即可。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4348-c021-5dd340f22403.html
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下列哪项属于集成学习()

A. 决策树模型

B. kNN分类

C. Adaboost

D. k-means

解析:Adaboost属于集成学习

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在图灵测试中,如果有超过()的测试者不能分清屏幕后的对话者是人还是机器,就可以说这台计算机通过了测试并具备人工智能

A. 30%

B. 0.4

C. 0.5

D. 0.6

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e6e0-c021-5dd340f22412.html
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Q函数Q(s,a)是指在一个给定状态s下,采取某一个动作a之后,后续的各个状态所能得到的回报的()。

A. 期望值

B. 最大值

C. 最小值

D. 总和

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-3790-c021-5dd340f2240d.html
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