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对于超参数的设置可采用网格搜索法确定其最优值

答案：A

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对于线性不可分的数据，支持向量机的解决方式是

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下列关于Python的说法中，错误的是（）。

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阅读以下文字：假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称（车辆共有10种类型）。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题，问题数据集中仅包含一种车（福特野马）而目标变为定位车辆在照片中的位置。（）

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人工智能算法设计与优化需要以海量优质数据资源为基础。

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卷积神经网络结构不包括（）。

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元宇宙的本质是将现实世界进行()、虚拟化，元宇宙将成为虚拟世界与现实世界共存的第二空间[5]。

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独热编码的英文是：

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TensorFlow使用的数据类型是Tensor

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隐马尔可夫模型三个基本问题以及相应的算法说法正确的是( )

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下列哪一项属于特征学习算法（representation learning algorithm）？

题目内容

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计算机知识技术题库

对于超参数的设置可采用网格搜索法确定其最优值

答案：A

相关题目

对于线性不可分的数据，支持向量机的解决方式是

A. 软间隔

B. 硬间隔

C. 核函数

D. 以上选项均不正确

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下列关于Python的说法中，错误的是（）。

A. Python是从ABC发展起来的

B. Python源程序需编译和连接后才可生成可执行文件

C. Python是开源的，它可以被移植到许多平台上

D. Python是一门高级的计算机语言

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A. 除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练

B. 对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层

C. 使用新的数据集重新训练模型

D. 所有答案均不对

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人工智能算法设计与优化需要以海量优质数据资源为基础。

解析：正确

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卷积神经网络结构不包括（）。

A. 卷积层

B. 池化层

C. 反馈层

D. 全连接层

解析：卷积神经网络主要结构有：卷积层、池化层、和全连接层。通过堆叠这些层结构形成一个卷积神经网络。

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元宇宙的本质是将现实世界进行()、虚拟化，元宇宙将成为虚拟世界与现实世界共存的第二空间[5]。

A. 智能化&;&标准化&;&数字化

B. 云端化

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独热编码的英文是：

A. onehot

B. twohot

C. onecold

D. twocold

解析：独热编码的英文是onehot

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TensorFlow使用的数据类型是Tensor

解析：TensorFlow使用的数据类型是Tensor

点击查看答案

隐马尔可夫模型三个基本问题以及相应的算法说法正确的是( )

A. 评估—前向后向算法

B. 解码—维特比算法

C. 学习—Baum-Welch 算法

D. 学习—前向后向算法

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下列哪一项属于特征学习算法（representation learning algorithm）？

A. K近邻算法

B. 随机森林

C. 神经网络

D. 都不属于

解析：神经网络会将数据转化为更适合解决目标问题的形式，我们把这种过程叫做特征学习。

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