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损失函数与模型函数是一回事

答案:B

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在欧氏几何中,凸集是对于集合内的每一对点,连接该对点的直线段上的每个点也在该集合内。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f22418.html
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一对一分类器,k个类别需要多少个SVM?
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u-net也是采用了encoder-decoder这一结构
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基于VC维和Rademacher复杂度推导泛化误差界,所得到的结果均与具体学习算法无关,对所有学习算法都适用
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使用paddle.optimizer.SGDAPI加载MNIST数据集
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WordEmbedding,是一种高效的从原始语料中学习字词空间向量的预测模型。分为()两种形式。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-cf70-c021-5dd340f22407.html
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参数估计又可分为()和区间估计。
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基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f22414.html
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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
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判断题
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计算机知识技术题库

损失函数与模型函数是一回事

答案:B

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在欧氏几何中,凸集是对于集合内的每一对点,连接该对点的直线段上的每个点也在该集合内。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f22418.html
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一对一分类器,k个类别需要多少个SVM?

A. k(k-1)/2

B. k(k-1)

C. k(k-2);(k-1)(k-2)

解析:其做法是在任意两类样本之间设计一个SVM,因此k个类别的样本就需要设计k (k-1)/2个SVM

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u-net也是采用了encoder-decoder这一结构

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e9d0-c021-5dd340f22420.html
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基于VC维和Rademacher复杂度推导泛化误差界,所得到的结果均与具体学习算法无关,对所有学习算法都适用

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-de18-c021-5dd340f2241e.html
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使用paddle.optimizer.SGDAPI加载MNIST数据集

解析:见函数库

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fe50-c021-5dd340f22422.html
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WordEmbedding,是一种高效的从原始语料中学习字词空间向量的预测模型。分为()两种形式。

A. CBOW

B. Skip-Gram

C. BBP

D. BPNM

解析:见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-cf70-c021-5dd340f22407.html
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参数估计又可分为()和区间估计。

A. 线型估计

B. 点估计

C. 回归估计

D. 二维分析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-08b0-c021-5dd340f2240a.html
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基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f22414.html
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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
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f2241e.html
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添加用户时使用参数( )可以指定用户目录。

A. -d

B. -p

C. -u

D. -c

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