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Gini指数越大表示集合中被选中的样本被分错的概率越小,也就是说集合的纯度越高。

答案:B

解析: 注意: Gini指数越小表示集合中被选中的样本被分错的概率越小,也就是说集合的纯度越高,反之,集合越不纯。

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2016年,由谷歌旗下的公司开发的AlphaGo击败人类职业围棋选手,是第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人,这体现了计算机在()方向上的发展趋势。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1570-c021-5dd340f22415.html
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Logisticregression(逻辑回归)是一种监督式机器学习算法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e200-c021-5dd340f22409.html
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循环神经网络RNN是()和()两种人工神经网络的总称。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-d358-c021-5dd340f22404.html
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Python不支持char数据类型
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e9d0-c021-5dd340f22401.html
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针对聚类的性能度量指标,说法正确的是()
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下面关于SVM中核函数的说法正确的是?()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4348-c021-5dd340f2241b.html
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元宇宙本质上是对现实世界虚拟化、数字化的过程。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2ff-0140-c021-5dd340f22414.html
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预测分析方法分为两大类,分别是定性分析法和()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-05d0-c021-5dd340f22420.html
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Inception块的设计思想:多通路(multi-path)设计形式,使用不同大小的卷积核提取图像特征,并附加最大池化操作,将这四个输出层沿着通道这一维度进行拼接。最终输出特征图将包含不同大小的卷积核提取到的特征
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f588-c021-5dd340f2242b.html
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以下哪种情况说明模型出现了过拟合 ()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4730-c021-5dd340f2241a.html
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题目内容
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判断题
)
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Gini指数越大表示集合中被选中的样本被分错的概率越小,也就是说集合的纯度越高。

答案:B

解析: 注意: Gini指数越小表示集合中被选中的样本被分错的概率越小,也就是说集合的纯度越高,反之,集合越不纯。

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2016年,由谷歌旗下的公司开发的AlphaGo击败人类职业围棋选手,是第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人,这体现了计算机在()方向上的发展趋势。

A. 巨型化

B. 机器化

C. 智能化

D. 多媒体化

解析:人工智能机器人体现了计算机在智能化方向上的发展趋势。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1570-c021-5dd340f22415.html
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Python不支持char数据类型

解析:正确

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针对聚类的性能度量指标,说法正确的是()

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下面关于SVM中核函数的说法正确的是?()

A. 核函数将低维空间中的数据映射到高维空间

B. 它是一个相似度函数

C. A、B都对

D. A、B都不对

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元宇宙本质上是对现实世界虚拟化、数字化的过程。

解析:元宇宙本质上是对现实世界的虚拟化、数字化过程(百科)

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预测分析方法分为两大类,分别是定性分析法和()。

A. 回归分析法

B. 指数平滑法

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Inception块的设计思想:多通路(multi-path)设计形式,使用不同大小的卷积核提取图像特征,并附加最大池化操作,将这四个输出层沿着通道这一维度进行拼接。最终输出特征图将包含不同大小的卷积核提取到的特征

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f588-c021-5dd340f2242b.html
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以下哪种情况说明模型出现了过拟合 ()

A. 模型对训练集拟合程度高,对测试集拟合程度高

B. 模型对训练集拟合程度高,对测试集拟合程度低

C. 模型对训练集拟合程度低,对测试集拟合程度高

D. 模型对训练集拟合程度低,对测试集拟合程度低

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4730-c021-5dd340f2241a.html
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