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关于聚类的描述正确的是（）。

A、聚类是一种非监督式学习

B、聚类是一种监督式学习

C、使用的数据不需要包含类别卷标

D、使用的数据需要包含类别卷标

答案：AC

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在一个神经网络中，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差，便可以近似任何函数，但怎么获知每个神经的权重和偏移呢？（）

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下面不是超参数的是：

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Python使用缩进来体现代码之间的逻辑关系

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可以有效解决过拟合的方法包括

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计算机中存储的图像是（）

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人工智能是“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学”，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等

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机器人之父是指艾伦·图灵

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假设我们要解决一个二类分类问题，我们已经建立好了模型，输出是0或1，初始时设阈值为05，超过05概率估计，就判别为1，否则就判别0；如果我们现在用另一个大于05的阈值，那么现在关于模型说法，正确的是？1模型分类的召回率会降低或不变2模型分类的召回率会升高3模型分类准确率会升高或不变 4模型分类准确率会降低

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随机试验所有可能出现的结果，称为（）

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下列哪一个不是神经网络的代表（）

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关于聚类的描述正确的是（）。

A、聚类是一种非监督式学习

B、聚类是一种监督式学习

C、使用的数据不需要包含类别卷标

D、使用的数据需要包含类别卷标

答案：AC

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在一个神经网络中，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差，便可以近似任何函数，但怎么获知每个神经的权重和偏移呢？（）

A. 搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值

B. 赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重

C. 随机赋值，听天由命

D. 以上都不正确的

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下面不是超参数的是：

A. 权重和偏置

B. 学习率

C. mini-batch的大小

D. 网络结构

解析：权重和偏置不是超参数

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Python使用缩进来体现代码之间的逻辑关系

点击查看答案

可以有效解决过拟合的方法包括

A. 增加样本数量

B. 增加特征数量

C. 训练更多的迭代次数

D. 采用正则化方法

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计算机中存储的图像是（）

A. 模拟图像

B. 数字图像

C. 黑白图像

D. 彩色图像

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人工智能是“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学”，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等

解析：正确

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机器人之父是指艾伦·图灵

解析：机器人之父是英格伯格和德沃尔

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假设我们要解决一个二类分类问题，我们已经建立好了模型，输出是0或1，初始时设阈值为05，超过05概率估计，就判别为1，否则就判别0；如果我们现在用另一个大于05的阈值，那么现在关于模型说法，正确的是？1模型分类的召回率会降低或不变2模型分类的召回率会升高3模型分类准确率会升高或不变 4模型分类准确率会降低

A. 1

B. 2

C. 1和3

D. 2和4

点击查看答案

随机试验所有可能出现的结果，称为（）

A. 基本事件

B. 样本

C. 全部事件

D. 样本空间

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下列哪一个不是神经网络的代表（）

A. 卷积神经网络

B. 递归神经网络

C. 残差网络

D. xgboost算法

解析：xgboost算法属于决策树

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