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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

答案：B

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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下列哪个不属于特征的类型(___)

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卷积神经网络是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。

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（）反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。反应预测的波动情况。

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若使用深度学习处理语义分类任务，在处理变长数据时，我们通常采取（）。

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当训练数据近似线性可分时，通过硬间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机，又称为硬间隔支持向量机。

以下属于文本预处理方法的是( )。

CNN常见的数据集有（）

人工智能之父是（）。

在深度学习神经网络中，感知器是最简单的神经网络，关于其结构说法正确的是:

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语音识别的典型应用场景包括语音控制、语音输入

题目内容

(

判断题

)

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计算机知识技术题库

过拟合是指由于训练样本不足，导致测试结果不堪用

答案：B

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

相关题目

下列哪个不属于特征的类型(___)

A. 关键特征

B. 冗余特征

C. 相关特征

D. 无关特征

解析：见算法解析

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卷积神经网络是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。

解析：处理时序数据的神经网络是循环神经网络，错误

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（）反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。反应预测的波动情况。

A. 标准差

B. 方差

C. 偏差

D. 平方差

解析：方差反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。反应预测的波动情况。

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若使用深度学习处理语义分类任务，在处理变长数据时，我们通常采取（）。

A. 截断过长语句

B. 填充随机数

C. 填充特殊词语

D. 不处理

解析：深度学习处理长语句的常用手段

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当训练数据近似线性可分时，通过硬间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机，又称为硬间隔支持向量机。

解析：当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机，又称为硬间隔支持向量机

点击查看答案

以下属于文本预处理方法的是( )。

A. 小写(lowercasing)

B. 提取词干(stemming)

C. 词形化(lemmatization)

D. 文字扩充与词嵌套

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CNN常见的数据集有（）

A. PASCALVOC

B. MNIST

C. ImageNet

D. CIFAR-10

解析：见算法解析

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人工智能之父是（）。

A. 图灵

B. 恰佩克

C. 诺贝尔

D. 奥巴

解析：艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing，1912年6月23日-1954年6月7日），生于英国伦敦，毕业于剑桥大学国王学院和美国普林斯顿大学，英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。

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在深度学习神经网络中，感知器是最简单的神经网络，关于其结构说法正确的是:

A. 其隐含层只有两层

B. 其隐含层只有一层

C. 其网络中使用的是 Sigmoid 激活函数

D. 其网络中使用的是 Relu 激活函数

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语音识别的典型应用场景包括语音控制、语音输入

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