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目前，智能传感器已能实现对信息数据的持续收集和初步处理，且具备一定的自动编程能力，可以根据设备的状态进行程序的同步更新

答案：A

解析：正确

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将数值类型的属性值（如年龄）用区间标签（例如0~18、19-44、45~59和60~100等）或概念标签，称为数据()处理。

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神经网络可以按（）

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Scikit-Learn中,()可以实现对类别特征进行one-hot编码。

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随机森林的收敛性与Bagging相似，随机森林的起始性能往往相对较好，随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

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如果只需要math模块中的sin()函数，建议使用from math import sin来导入，而不要使用import math导入整个模块。

个体学习器（），则集成越好

线性回归的基本假设包括哪个？

K-means算法采用了哪些策略？（）

预测分析过程包括：数据的准备、预测模型开发、模型验收和评估、使用PMML实现大数据预测的有效部署。（）是指对数据的采集和整理

一阶规则的基本成分是(___)

题目内容

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判断题

)

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计算机知识技术题库

目前，智能传感器已能实现对信息数据的持续收集和初步处理，且具备一定的自动编程能力，可以根据设备的状态进行程序的同步更新

答案：A

解析：正确

相关题目

将数值类型的属性值（如年龄）用区间标签（例如0~18、19-44、45~59和60~100等）或概念标签，称为数据()处理。

A. 离散化

B. 标准化

C. 特征构造

D. 聚集

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神经网络可以按（）

A. 学习方式分类

B. 网络结构分类

C. 网络的协议类型分类

D. 网络的活动方式分类

解析：见算法解析

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Scikit-Learn中,()可以实现对类别特征进行one-hot编码。

A. Dictvectorzier

B. pandas

C. OneHotEncoder

D. CountVectorizer

解析：见算法解析

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随机森林的收敛性与Bagging相似，随机森林的起始性能往往相对较好，随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

解析：随机森林的起始性能往往相对较差，特别是在集成中只包含一个基学习器时。这很容易理解，因为通过引入属性扰动，随机森林中个体学习器的性能往往有所降低。然而，随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

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如果只需要math模块中的sin()函数，建议使用from math import sin来导入，而不要使用import math导入整个模块。

点击查看答案

个体学习器（），则集成越好

A. 准确性越低、多样性越大

B. 准确性越高、多样性越大

C. 准确性越高、多样性越小

D. 准确性越低、多样性越小

点击查看答案

线性回归的基本假设包括哪个？

A. 随机误差项是一个期望值为 0的随机变量

B. 对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差

C. 随机误差项彼此相关

D. 解释变量是确定性变量不是随机变量，与随机误差项之间相互独立

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K-means算法采用了哪些策略？（）

A. 自底向上

B. 贪心策略

C. 自顶向下

D. 以上都是

点击查看答案

预测分析过程包括：数据的准备、预测模型开发、模型验收和评估、使用PMML实现大数据预测的有效部署。（）是指对数据的采集和整理

A. 数据的准备

B. 预测模型开发

C. 模型验收

D. 评估

点击查看答案

一阶规则的基本成分是(___)

A. 原子命题

B. 谓词

C. 量词

D. 原子公式

解析：见算法解析

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