下列哪些是卷积操作的优点？
A. 具有局部感受野
B. 对事物不同部分的观察之间能实现参数共享
C. 可有效捕捉序列化数据的特征
D. 操作复杂度与输入尺寸无关
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（）是汽车人工智能领域目前最为火热的方向。
A. 整车的智能营销
B. 驾驶辅助系统
C. 零部件的预测维修
D. 数据驱动的产品优化
解析：驾驶辅助系统是汽车人工智能领域目前最为火热的方向。
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梯度下降算法的正确步骤是什么？ 1.计算预测值和真实值之间的误差 2.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值 3.把输入传入网络，得到输出值 4.用随机值初始化权重和偏差 5.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差
A. 1, 2, 3, 4, 5
B. 5, 4, 3, 2, 1
C. 3, 2, 1, 5, 4
D. 4, 3, 1, 5, 2
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K-Means能够处理不规则数据的聚类问题
解析：K-means算法无法有效抑制噪声特征、实现不规则形状聚类
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下列算法哪些属于K-means的变种？
A. kNN
B. Meanshift
C. k-means++
D. 以上都不是
解析：见算法解析
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在有监督学习中，我们如何使用聚类方法？1.我们可以先创建聚类类别，然后在每个类别上用监督学习分别进行学习2.我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习3.在进行监督学习之前，我们不能新建聚类类别4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习
A. 2和4
B. 1和2
C. 3和4
D. 1和3
解析：我们可以为每个聚类构建不同的模型， 提高预测准确率。“类别id”作为一个特征项去训练， 可以有效地总结了数据特征。所以B是正确的
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-09b8-c021-5dd340f22404.html
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深度学习中的激活函数需要具有哪些属性？
A. 计算简单
B. 非线性
C. 具有饱和区
D. 几乎处处可微
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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深度学习可以用在下列哪些NLP任务中？
A. 情感分析
B. 问答系统
C. 机器翻译
D. 所有选项
解析：深度学习可以用来解决上述所有NLP问题。
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关于Boosting，Bagging和随机森林，以下说法错误的是
A. 从偏差-方差分解的角度看，Boosting主要关注降低偏差
B. 从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低方差
C. 随机森林简单、容易实现、计算开销小
D. Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成
解析：从偏差一方差分解的角度看，Boosting主要关住降低偏差，因此Boosting能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-ed58-c021-5dd340f22403.html
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