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监督学习的数据不需要带标签等人为标注信息

答案：B

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下面对强化学习、有监督学习和无监督学习描述正确的是

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两步聚类的两个主要步骤为（）。

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假设在卷积操作过程中，对于size为3*3的image,如需提取100个特征，卷积层需要（）个卷积核，假设卷积核大小为4,则共需（）个参数。

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自编码是非监督学习类算法。

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Transformer的提出解决了上面两个问题，首先它使用了Attention机制，将序列中的任意两个位置之间的距离缩小为一个（）；其次它不无需依次输入序列信息，因此具有更好的（），符合现有的GPU框架。

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（）反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。反应预测的波动情况。

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通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为聚集(aggregate)

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专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（）的过程。

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以下关于L1正则化和L2正则化的说法正确的是？

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以下术语中，属于具有降维特征提取技术的是：

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计算机知识技术题库

监督学习的数据不需要带标签等人为标注信息

答案：B

相关题目

下面对强化学习、有监督学习和无监督学习描述正确的是

A. 都是人工智能的学习算法

B. 都是深度学习的学习算法

C. 都需要标注数据

D. 都不需要标注信息

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两步聚类的两个主要步骤为（）。

A. 建模

B. 测试

C. 聚类

D. 预聚类

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假设在卷积操作过程中，对于size为3*3的image,如需提取100个特征，卷积层需要（）个卷积核，假设卷积核大小为4,则共需（）个参数。

A. 100

B. 200

C. 400

D. 800

解析：见算法解析

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自编码是非监督学习类算法。

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A. 常量

B. 变量

C. 并行性

D. 串行性

解析：见算法解析

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（）反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。反应预测的波动情况。

A. 标准差

B. 方差

C. 偏差

D. 平方差

解析：方差反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。反应预测的波动情况。

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通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为聚集(aggregate)

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专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（）的过程。

A. 思维

B. 思考

C. 推理

D. 递推

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以下关于L1正则化和L2正则化的说法正确的是？

A. 防止模型欠拟合而加在损失函数后面的一项

B. L1范数符合拉普拉斯分布，是完全可微的

C. L1正则化项是模型各个参数的平方和的开方值

D. L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择

解析：A、防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项；B、L1范数符合拉普拉斯分布，是不完全可微的；C、L2正则化项是模型各个参数的平方和的开方值。

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以下术语中，属于具有降维特征提取技术的是：

A. PCA

B. KPCA

C. ICA

D. RANSAC

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