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关于归一化描述正确的是

A、归一化可以预防过拟合

B、归一化没有实质作用

C、归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间

D、归一化是一种激活函数

答案：AC

解析：数据的标准化和归一化：数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是数据归一化处理，既将数据统一映射到[0,1]区间上

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生物特征识别技术不包括()。

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大数据技术和云计算技术是两门完全不相关的技术。

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基于二次准则函数的H-K算法较之于感知器算法的优点是计算量小

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下面代码运行后，a、b、c、d四个变量的值，描述错误的是？
importcopy
a=[1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇]]
b=a
c=copy.copy(a)
d=copy.deepcopy(a)
a.append(5)
a[4].append(＇c＇)

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()的出现，使研究无限假设空间的复杂度成为可能。

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深度学习的应用有（）

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利用人工智能，可以语音合成一个名人的声音。

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使用KNN(K-Nearest Neighbor)算法解决分类问题的步骤包括

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聚类分析属于典型的（）。

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mini-batch太小会导致收敛变慢，太大容易陷入sharpminima，泛化性不好。

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多选题

)

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计算机知识技术题库

关于归一化描述正确的是

A、归一化可以预防过拟合

B、归一化没有实质作用

C、归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间

D、归一化是一种激活函数

答案：AC

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生物特征识别技术不包括()。

A. 体感交互

B. 指纹识别

C. 人脸识别

D. 虹膜识别

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大数据技术和云计算技术是两门完全不相关的技术。

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基于二次准则函数的H-K算法较之于感知器算法的优点是计算量小

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下面代码运行后，a、b、c、d四个变量的值，描述错误的是？
importcopy
a=[1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇]]
b=a
c=copy.copy(a)
d=copy.deepcopy(a)
a.append(5)
a[4].append(＇c＇)

A. a== [1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇,＇c＇],5]

B. b== [1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇,＇c＇],5]

C. c== [1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇,＇c＇]]

D. d== [1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇,‘c’]]

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()的出现，使研究无限假设空间的复杂度成为可能。

A. VC维

B. Natarajan维

C. 计算机学习理论

D. Rademacher复杂度

点击查看答案

深度学习的应用有（）

A. 自动驾驶

B. 人脸识别

C. 语音识别

D. 机器自动化

解析：主要应用

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利用人工智能，可以语音合成一个名人的声音。

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使用KNN(K-Nearest Neighbor)算法解决分类问题的步骤包括

A. 对未知数据进行正则化

B. 计算未知数据与已知标签数据之间的距离

C. 得到距离未知数据最近的k个已知标签数据

D. 通过已知标签数据的数量进行多数表决，作为未知数据的分类结果

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聚类分析属于典型的（）。

A. 监督学习

B. 无监督学习

C. 半监督学习

D. 强化学习

解析：聚类分析(Cluster analysis)或聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集，这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性，属于无监督学习。

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mini-batch太小会导致收敛变慢，太大容易陷入sharpminima，泛化性不好。

解析：正确

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