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Lasso回归的误差函数的惩罚项是学习参数的平方之和

答案：B

解析：岭回归的误差函数的惩罚项是学习参数的绝对值之和

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特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。

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Python字典中的“键”不允许重复

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通过Breadth-FirstSearch算法一定能找到最优解。（）

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已知函数y＝f(x)＝x^2＋1，则在x＝2，Δx＝0.1时，Δy的值为(　　)

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下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合()

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关于SecondaryNameNode下面哪项是正确的()。

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下列哪个不是人工智能的研究领域（）。

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DSSM模型的结构是什么？

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检索的（）和基于反事实学习的检索和推荐模型已经成为信息检索领域重要的研究方向

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使用卷积神经网络进行图像识别采用Dropout算法的目的是

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Lasso回归的误差函数的惩罚项是学习参数的平方之和

答案：B

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已知函数y＝f(x)＝x^2＋1，则在x＝2，Δx＝0.1时，Δy的值为(　　)

A. 0.4

B. 0.41

C. 0.43

D. 0.44

解析：选B.Δy＝f(2.1)－f(2)＝2.12－22＝0.41.

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下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合()

A. 树的数量

B. 树的深度

C. 学习速率

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关于SecondaryNameNode下面哪项是正确的()。

A. 它是NameNode的热备

B. 它对内存没有要求

C. 它的目的是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间

D. SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点

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下列哪个不是人工智能的研究领域（）。

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B. 模式识别

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解析：编译原理是程序设计语言研究的内容。

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DSSM模型的结构是什么？

A. 线性

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解析：DSSM模型的结构是双塔

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检索的（）和基于反事实学习的检索和推荐模型已经成为信息检索领域重要的研究方向

A. 公平性

B. 真实性

C. 快速性

D. 准确性

解析：检索的公平性和基于反事实学习的检索和推荐模型已经成为信息检索领域重要的研究方向

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使用卷积神经网络进行图像识别采用Dropout算法的目的是

A. 防止过拟合

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D. 以上答案均不正确

解析：在分类、跟踪、检测等高等级计算机视觉任务中，Dropout操作被广泛用于降低模型在训练集上过拟合的风险

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