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虽然机器学习在许多任务中取得了巨大的成功，但由于缺乏（），其表现和应用备受质疑，严重阻碍了机器学习在各个领域尤其是安全敏感领域的广泛落地。

A、可分析性

B、可复现性

C、可解释性

D、可重构性

答案：C

解析：虽然机器学习在许多任务中取得了巨大的成功，但由于缺乏可解释性，其表现和应用备受质疑，严重阻碍了机器学习在各个领域尤其是安全敏感领域的广泛落地。

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极大似然估计的准确性严重依赖于所假设的概率分别形式是否符合潜在的真实数据分别

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()是表现数据分布对称性的指标。

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智能传感器技术仍处于起步阶段，其性能和应用存在不足之处，比如嵌入式技术不成熟、嵌入成本较高等

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过拟合是指由于训练样本不足，导致测试结果不堪用

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假设列表对象alist为[1,3,5,15]，那么切片alist[1:3]得到的值是[3,5]

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下列关于LARS算法的说法正确的是(___)

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属于卷积神经网络（CNN）的有（）。

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P(B|A)表示在规则 A→B 中，证据A为真的作用下结论 B 为真的概率

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sigmod激活函数在神经网络中可以将神经元计算数值变化到以下哪个范围内？

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TensorFlow2.0 中可用于张量合并的方法有?

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虽然机器学习在许多任务中取得了巨大的成功，但由于缺乏（），其表现和应用备受质疑，严重阻碍了机器学习在各个领域尤其是安全敏感领域的广泛落地。

A、可分析性

B、可复现性

C、可解释性

D、可重构性

答案：C

解析：虽然机器学习在许多任务中取得了巨大的成功，但由于缺乏可解释性，其表现和应用备受质疑，严重阻碍了机器学习在各个领域尤其是安全敏感领域的广泛落地。

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极大似然估计的准确性严重依赖于所假设的概率分别形式是否符合潜在的真实数据分别

解析：正确

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()是表现数据分布对称性的指标。

A. 斜率

B. 偏斜度

C. 偏度

D. 偏离度

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解析：正确

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过拟合是指由于训练样本不足，导致测试结果不堪用

解析：在机器学习中，如果一味的去提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度往往会很高，这种现象称为过拟合

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假设列表对象alist为[1,3,5,15]，那么切片alist[1:3]得到的值是[3,5]

解析：正确

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下列关于LARS算法的说法正确的是(___)

A. 每次选择一个与残差相关性最大的特征

B. 是一种包裹式特征选择法

C. 基于线性回归平绝对误差最小化

D. 是通过对LASSO稍加修改而实现

解析：见算法解析

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属于卷积神经网络（CNN）的有（）。

A. VGGNet

B. ResNet

C. AlexNet

D. GoogleNet

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P(B|A)表示在规则 A→B 中，证据A为真的作用下结论 B 为真的概率

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sigmod激活函数在神经网络中可以将神经元计算数值变化到以下哪个范围内？

A. （-1，0）

B. （0，1）

C. （-1，1）

D. （-0.5，0.5）

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B. concat

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