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关于无向图说法正确的是()

A、无向图,又称为马尔可夫随机场,克服了有向图中必须给父子节点加上有向图依赖关系的缺点

B、利用无向边连接两个节点,无父子节点区分

C、马尔可夫没有有向边的存在

D、以上都不对

答案:ABC

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通常使用的处理图像数据的网络模型是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-0da0-c021-5dd340f22415.html
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假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLUactivationfunction)的神经网络,假如我们把ReLU激活替换为线性激活,那么这个神经网络能够模拟出同或函数(XNORfunction)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e9d0-c021-5dd340f22439.html
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数据规范化指将数据按比例缩放(如更换大单位),使之落入一个特定的区域(如0-1)以提高数据挖掘效率的方法。规范化的常用方法有:最大-最小规范化、零-均值规范化、小数定标规范化。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f22425.html
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以下关于机器学习算法与传统基于规则方法
的区别中正确的是?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-2128-c021-5dd340f2241b.html
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设矩阵A的秩为r,则A中()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4348-c021-5dd340f22405.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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一般来讲,下列语言属于人工智能语言的是 。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-e1a0-c021-5dd340f2240f.html
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关于python的字符串,下列说法正确的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-a478-c021-5dd340f22414.html
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我们想要减少数据集中的特征数,即降维。选择以下适合的方案①使用前向特征选择方法②使用后向特征排除方法③我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现,如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征④查看相关性表,去除相关性最高的一些特征
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-0c98-c021-5dd340f22406.html
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()曲线以precision、recall为横纵坐标
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-fe00-c021-5dd340f22408.html
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多选题
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关于无向图说法正确的是()

A、无向图,又称为马尔可夫随机场,克服了有向图中必须给父子节点加上有向图依赖关系的缺点

B、利用无向边连接两个节点,无父子节点区分

C、马尔可夫没有有向边的存在

D、以上都不对

答案:ABC

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通常使用的处理图像数据的网络模型是

A. 卷积神经网络

B. 循环神经网络

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设矩阵A的秩为r,则A中()。

A.
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我们想要减少数据集中的特征数,即降维。选择以下适合的方案①使用前向特征选择方法②使用后向特征排除方法③我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现,如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征④查看相关性表,去除相关性最高的一些特征

A. ①②

B. ②③④

C. ①②④

D. ①②③④

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()曲线以precision、recall为横纵坐标

A. AP曲线

B. PR曲线

C. mAP曲线

D. RoI曲线

解析:见算法解析

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