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不同于通常涉及大量的规则编码的早期常识语言处理，现代NLP算法是基于（）

A、自动识别

B、机器学习

C、模式识别

D、算法辅助

答案：B

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单个卷积核可以提取多个特征

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关于神经网络中经典使用的优化器，以下说法正确的是？

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数据平台可以帮助我们进行（）。

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量子机器学习能有效增强传统机器学习算法的性能，量子比特可同时具有0、1及其（）。

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人工智能之所以能在近年来掀起一轮高潮，主要因为三大驱动要素：算法、大数据、计算能力

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先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的。

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Word Embedding是NLP语言模型中对单词处理的一种方式，这种技术会把单词或者短语映射到一个N维的数值化向量，核心就是一种映射关系，主要分为两种方式( )。

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当前，预训练模型参数数量、训练数据规模按照（）倍/年的趋势增长。

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预剪枝决策树其训练时间开销比后剪枝决策树要大得多。

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不同于通常涉及大量的规则编码的早期常识语言处理，现代NLP算法是基于（）

A、自动识别

B、机器学习

C、模式识别

D、算法辅助

答案：B

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单个卷积核可以提取多个特征

解析：多个卷积核可以

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关于神经网络中经典使用的优化器，以下说法正确的是？

A. Adam的收敛速度比RMSprop慢

B. 相比于SGD或RMSprop等优化器，Adam的收敛效果是最好的

C. 对于轻量级神经网络，使用Adam比使用RMSprop更合适

D. 相比于Adam或RMSprop等优化器，SGD的收敛效果是最好的

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数据平台可以帮助我们进行（）。

A. 数据集成

B. 数据管理

C. 数据治理

D. 数据可视化

解析：主要应用

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计算机能直接识别汇编语言程序

点击查看答案

量子机器学习能有效增强传统机器学习算法的性能，量子比特可同时具有0、1及其（）。

A. 非线性叠加态

B. 线性叠加态

C. 非线性暂态

D. 线性暂态

解析：量子计算机基本信息单位是量子比特，可同时具有0、1及其线性叠加态

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人工智能之所以能在近年来掀起一轮高潮，主要因为三大驱动要素：算法、大数据、计算能力

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先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的。

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A. 函数映射

B. one hot encoding

C. word2vec

D. 塌缩式映射

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当前，预训练模型参数数量、训练数据规模按照（）倍/年的趋势增长。

A. 10

B. 100

C. 300

D. 1000

解析：P9

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预剪枝决策树其训练时间开销比后剪枝决策树要大得多。

解析：后剪枝决策树通常比预剪枝决策树保留了更多的分支，一般情形下，后剪枝决策树的欠拟合风险很小，泛化性能往往优于预剪枝决策树，但后剪枝过程是在生成完全决策树之后进行的，并且要白底向上地对树中的所有非叶结点进行逐一考察，因此其训练时间开销比未剪枝决策树和预剪枝决策树都要大得多

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