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聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。

答案：B

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CRF（条件随机场）和 HMM（隐马尔可夫模型）之间的主要区别是什么？

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使用似然函数的目的是什么（）

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Numpy中创建全为0的矩阵使用

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缓解过拟合的一个办法是允许支持向量机在一些样本上出错，以下哪种形式适合这种方法。()

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numpy数组的ndim属性是（）？

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在paddle环境下，多分类问题的损失函数可用

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从互联网进化到移动互联网，（）将会在移动互联网后迎来一个全新的时代。

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机器学习中的决策树学习的本质是一种逼近离散值目标函数的过程，决策树代表的是一种（）过程

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判断题

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计算机知识技术题库

聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。

答案：B

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CRF（条件随机场）和 HMM（隐马尔可夫模型）之间的主要区别是什么？

A. CRF 是生成式的，而 HMM 是判别式模型

B. CRF 是判别式模型，HMM 是生成式模型。

C. CRF 和 HMM 都是生成式模型

D. CRF 和 HMM 都是判别式模型。

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B. 数据驱动

C. 算法驱动

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卷积神经网络结构中隐含层包括（）、（）和（）三种

A. 卷积层

B. 池化层

C. 全连接层

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解析：见算法解析

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使用似然函数的目的是什么（）

A. 求解目标函数

B. 得到最优数据样本

C. 找到最合适数据的参数

D. 改变目标函数分布

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Numpy中创建全为0的矩阵使用

A. zeros

B. ones

C. empty

D. arange

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缓解过拟合的一个办法是允许支持向量机在一些样本上出错，以下哪种形式适合这种方法。()

A. 硬间隔支持向量机

B. 软间隔支持向量机

C. 线性核函数支持向量机

D. 多项式核函数支持向量机

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numpy数组的ndim属性是（）？

A. 数组的维度

B. 各维度大小的元组

C. 行数

D. 列数

解析：见算法解析

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在paddle环境下，多分类问题的损失函数可用

A. paddle.nn.functional.mse_loss

B. paddle.nn.functional.softmax_with_cross_entropy

C. paddle.nn.CrossEntropyLoss

D. paddle.nn.functional.cross_entropy

解析：paddle.nn.functional.softmax_with_cross_entropy，paddle.nn.CrossEntropyLoss，paddle.nn.functional.cross_entropy均可用于多分类问题

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从互联网进化到移动互联网，（）将会在移动互联网后迎来一个全新的时代。

A. 人工智能

B. 元宇宙

C. 数字孪生

D. 大数据

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机器学习中的决策树学习的本质是一种逼近离散值目标函数的过程，决策树代表的是一种（）过程

A. 预测

B. 回归

C. 分类

D. 聚类

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