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做一个二分类预测问题，先设定阈值为0.5，概率不小于0.5的样本归入正例类（即1），小于0.5的样本归入反例类（即0）。然后，用阈值n（n>0.5）重新划分样本到正例类和反例类，下面说法正确的是（）。

A、增加阈值不会提高召回率

B、增加阈值会提高召回率

C、增加阈值不会降低查准率

D、增加阈值会降低查准率

答案：AC

解析：召回率=TP/TP+FN
查准率=TP/TP+FP
所以当概率阈值增加时，TP、FP减少或者持平， TP+FN不变，所以召回率不会增加，一般情况，用不同的阀值，统计出一组不同阀值下的精确率和召回率。

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逻辑回归模型中的激活函数Sigmoid函数值范围是

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交叉熵就是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，交叉熵越大说明两者之间越接近。

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以下哪些是常用的概念模型（）。

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循环神经网络更适合于处理图像识别问题。

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工程实践能力日益成为释放人工智能技术红利的重要支撑，人工智能研发管理体系日益完善，以（）为代表的自动运维技术收到越来越多的关注，“小作坊、项目制”的赋能方式正在成为历史，未来将会更加便捷、高效地实现人工智能落地应用和产品交付。

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为实现“30·60双碳”目标，构建以新能源为主体的新型电力系统，迫切需要研究应用相关电力数字化技术与先进人工智能技术

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子空间样本密度大幅提高，距离计算变得更为容易的是（）

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在华为云 EI 中，以下哪项可以将 AI
技术融入各行各业的应用场景中，发挥
AI 技术的优势，从而提高效率，提升
体验。

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类脑计算系统从“（）”向“（）”逐步演进

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（）算法是一种最有影响的挖掘关联规则频繁项目集的算法

题目内容

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计算机知识技术题库

做一个二分类预测问题，先设定阈值为0.5，概率不小于0.5的样本归入正例类（即1），小于0.5的样本归入反例类（即0）。然后，用阈值n（n>0.5）重新划分样本到正例类和反例类，下面说法正确的是（）。

A、增加阈值不会提高召回率

B、增加阈值会提高召回率

C、增加阈值不会降低查准率

D、增加阈值会降低查准率

答案：AC

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逻辑回归模型中的激活函数Sigmoid函数值范围是

A. [0,1]

B. [-1,1]

C. (-∞~∞)

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类脑计算系统从“（）”向“（）”逐步演进

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（）算法是一种最有影响的挖掘关联规则频繁项目集的算法

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