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决策树是一种基于树结构进行决策的算法。
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掷2n+1次硬币,正面向上次数多于反面向上次数的概率是()。
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数据可视化的基本模型有:
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resnet可以很好解决梯度消失问题。
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神经网络由输入层、隐藏层、输出层基本组成。
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专家系统本身是一个程序,它与传统程序是一样的
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Tanh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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一个布袋里放有红色、黄色、黑色三种球,它们除颜色外其余都相同,红球、黄球、黑球的个数之比为5:3:1,则从布袋里任意摸出一个球是黄球的概率是(  )
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-3f60-c021-5dd340f22407.html
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Bagging 集成学习中,每个基学习器之间的关系是
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循环神经网络不同于卷积神经网络,它比较擅长解决以下哪些问题?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-f140-c021-5dd340f22415.html
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常见编码中,ASC和Unicode的b位相同。

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相关题目
决策树是一种基于树结构进行决策的算法。

解析:决策树是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f1a0-c021-5dd340f2242f.html
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掷2n+1次硬币,正面向上次数多于反面向上次数的概率是()。

A. 0.5

B. n/(2n+1)

C. (n-1)/(2n+1)

D. (n+1)/(2n+1)

解析:正面多于反面的概率应与反面多于正面的概率一样,又因抛2n+1次硬币,故正反面次数不可能一样,故二者概率均为0.5(亦可根据伯努利分布求解)

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数据可视化的基本模型有:

A. 顺序模型

B. 循环模型

C. 分析模型

D. 挖掘模型

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resnet可以很好解决梯度消失问题。

解析:ResNet的一个重要设计原则是:当feature map大小降低一半时,feature map的数量增加一倍,这保持了网络层的复杂度。从图5中可以看到,ResNet相比普通网络每两层间增加了短路机制,这就形成了残差学习,

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神经网络由输入层、隐藏层、输出层基本组成。
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专家系统本身是一个程序,它与传统程序是一样的

解析:专家系统本身是一个程序,它与传统程序是不同的,例如专家系统须有知识库和推理机,根据知识库不断由一致的事实推出结果。

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Tanh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]

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1188-c021-5dd340f22421.html
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一个布袋里放有红色、黄色、黑色三种球,它们除颜色外其余都相同,红球、黄球、黑球的个数之比为5:3:1,则从布袋里任意摸出一个球是黄球的概率是(  )

A. 05月09日

B. 01月03日

C. 01月09日

D. 03月08日

解析:【解析】
分析:用黄球所占的份数除以所有份数的和即可求得是黄球的概率.
详解:∵红球、黄球、黑球的个数之比为5:3:1,
∴从布袋里任意摸出一个球是黄球的概率是 .
故选:B.

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Bagging 集成学习中,每个基学习器之间的关系是

A. 相加关系

B. 相关关系

C. 后面的模型必须建立在前面的模型之上

D. 相互独立

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循环神经网络不同于卷积神经网络,它比较擅长解决以下哪些问题?

A. 序列相关问题

B. 图像分类

C. 图像检测

D. 推荐问题

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-f140-c021-5dd340f22415.html
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