目前虚拟主播中唇形变化与语音可实现对齐，这属于计算机视觉中哪种技术()
A. 图像合成
B. 图像识别
C. 图像检测
D. 图像去噪
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-0da0-c021-5dd340f2240f.html
点击查看答案
考察聚类内的特征指标有（）
A. SSB
B. 聚类半径
C. SSE
D. 标准差
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-28f8-c021-5dd340f22424.html
点击查看答案
创建一个 3x3 并且值从0到8的矩阵
A. np.arange(9)
B. np.arange(9).reshape(3,3)
C. np.arange(9).reshape(8)
D. np.arange(8).reshape(8)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-2020-c021-5dd340f22418.html
点击查看答案
简单来说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。
解析：正确
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-da30-c021-5dd340f22437.html
点击查看答案
下面哪句话正确描述了马尔科夫链中定义的马尔可夫性
A. t+1时刻状态取决于t时刻状态
B. t-1时刻状态取决于t+1时刻状态
C. t+2时刻状态取决于t时刻状态
D. t+1时刻状态和t时刻状态相互独立
解析：马尔可夫链的同时定义了马尔可夫性质，该性质也被称为“无记忆性”，即t+1步的随机变量在给定第t步随机变量后与其余的随机变量条件独立
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-3790-c021-5dd340f22401.html
点击查看答案
假如我们建立一个60000个特征，1000万数据集的机器学习模型，我们怎么有效的应对这样的大规模数据的训练
A. 对样本进行抽样，在经过抽样的样本上训练
B. 应用PCA算法降维，减少特征数量
C. 根据重要性对特征进行筛选
D. 以上所有
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-3b78-c021-5dd340f22415.html
点击查看答案
一根绳子,随机截成3段,可以组成一个三角形的概率是（）。
A. 0.5
B. 0.25
C. 0.167
D. 0.125
解析：几何概率，x<1/2,y<1/2,x+y<1,x+y>1/2,围城的面积为1/4
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4348-c021-5dd340f22401.html
点击查看答案
边缘概率是只包含其中部分变量的概率分布
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f22410.html
点击查看答案
关于主成分分析PCA说法不正确的是
A. 我们必须在使用PCA前规范化数据
B. 我们应该选择使得模型有最大variance的主成分
C. 我们应该选择使得模型有最小variance的主成分
D. 我们可以使用PCA在低纬度上做数据可视化
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-cb38-c021-5dd340f2240c.html
点击查看答案
关于OLAP和OLTP的区别描述,正确的是?
A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同
B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.
C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.
D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的.
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-28f8-c021-5dd340f22407.html
点击查看答案
