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Scikit-Learn中,所有的估计器都实现了（）方法。

A、fit

B、transform

C、predict

D、fit_transform

答案：AC

解析：见算法解析

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2020年公司启动《人工智能在调度领域的应用研究框架》项目，将调控人工智能列为基础支撑技术。

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卷积神经网络结构中隐含层包括（）、（）和（）三种

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（）类型的数据集不适合用深度学习？

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如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF很低，并且在其他文章中也很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。

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在目标检测中，以下能产生候选框的算法是（）
a) SelectiveSearch
b) ROIpooling
c) Regionproposallayer

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()网络是一种竞争学习型的无监督神经网络，它能将高维输入数据映射到低维空间，同时保持输入数据在高维空间的拓扑结构，即将高维空间中相似的样本点映射到网络输出层中的临近神经元。

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函数能处理比定义时更多的参数，他们是（）参数。

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多层非线性映射（multi-layernonlinearprojection）：表示深度学习网络的隐层，DSSM使用三个全连接层，每一层神经元的个数是300，然后最后一层的维度是128维度，激活函数采用tanh

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专家系统的结构选择不需要根据系统的应用环境和所执行任务的特点就可以确定。（）

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人工智能在图像识别上已经超越了人类，支持这些图像识别技术的，通常是

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多选题

)

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Scikit-Learn中,所有的估计器都实现了（）方法。

A、fit

B、transform

C、predict

D、fit_transform

答案：AC

解析：见算法解析

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2020年公司启动《人工智能在调度领域的应用研究框架》项目，将调控人工智能列为基础支撑技术。

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卷积神经网络结构中隐含层包括（）、（）和（）三种

A. 卷积层

B. 池化层

C. 全连接层

D. 输入层

解析：见算法解析

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（）类型的数据集不适合用深度学习？

A. 数据集太小

B. 数据集有局部相关性

C. 数据集太大

D. 数据集没有局部相关性

解析：见算法解析

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如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF很低，并且在其他文章中也很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。

解析：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。

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在目标检测中，以下能产生候选框的算法是（）
a) SelectiveSearch
b) ROIpooling
c) Regionproposallayer

A. b)、c)

B. a)、b)

C. a)

D. a)、c)

解析：SelectiveSearch、Regionproposallayer能产生候选框

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A. SOM网络

B. RBF网络

C. ART网络

D. ELman网络

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函数能处理比定义时更多的参数，他们是（）参数。

A. 不定长

B. 收集

C. 可变

D. 不可变

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解析：错误

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专家系统的结构选择不需要根据系统的应用环境和所执行任务的特点就可以确定。（）

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人工智能在图像识别上已经超越了人类，支持这些图像识别技术的，通常是

A. 云计算

B. 因特网

C. 神经计算

D. 深度神经网络

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