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感知机学习算法可以直观解释为：当一个实例点被误分类，即位于分离超平面的错误一侧时，则调整模型权重，使分离超平面向该误分类点的一侧移动，以减少该误分类点与超平面之间的距离，直至超平面越过该误分类点使其被正确分类。

答案：A

解析：来自教材原文

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以图形化的方式展现神经网络的计算逻辑又称为计算图

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Word Embedding是NLP语言模型中对单词处理的一种方式，这种技术会把单词或者短语映射到一个N维的数值化向量，核心就是一种映射关系，主要分为两种方式( )。

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

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为了使特征图的尺寸和输入图像一致，可以使用零填充的方法，对输入图像添加一个全0的边框再进行计算。

以下选项中是Python保留字的选项是

以下关于回归算法描述中不正确的是

Mahout的核心是()算法及其实现。

广度优先搜索方法的原理是：从树的根节点开始，在树中一层一层的查找，当找到目标节点时，搜索结束（）

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元宇宙本质上是对现实世界的虚拟化、数字化过程，它基于（）生成现实世界的镜像。

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（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。

题目内容

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判断题

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感知机学习算法可以直观解释为：当一个实例点被误分类，即位于分离超平面的错误一侧时，则调整模型权重，使分离超平面向该误分类点的一侧移动，以减少该误分类点与超平面之间的距离，直至超平面越过该误分类点使其被正确分类。

答案：A

解析：来自教材原文

相关题目

以图形化的方式展现神经网络的计算逻辑又称为计算图

解析：正确

点击查看答案

A. 函数映射

B. one hot encoding

C. word2vec

D. 塌缩式映射

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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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为了使特征图的尺寸和输入图像一致，可以使用零填充的方法，对输入图像添加一个全0的边框再进行计算。

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以下选项中是Python保留字的选项是

A. del

B. pass

C. not

D. string

解析：string是字符串类型

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以下关于回归算法描述中不正确的是

A. 最小二乘法可以求解线性回归问题

B. 梯度下降法可以求解线性回归问题

C. 利用最小二乘法求解线性回归问题可能会出现局部最优解

D. 学习率是梯度下降法的重要参数

解析：线性最小二乘问题通过法方程解出来的一定是全局最优解, 事实上这是二次泛函的优化问题(更一般一点, 这是凸优化), 不会出现多个孤立的局部最优解

点击查看答案

Mahout的核心是()算法及其实现。

A. 人工智能

B. 数据挖掘

C. 云计算

D. 机器学习

点击查看答案

广度优先搜索方法的原理是：从树的根节点开始，在树中一层一层的查找，当找到目标节点时，搜索结束（）

解析：正确

点击查看答案

元宇宙本质上是对现实世界的虚拟化、数字化过程，它基于（）生成现实世界的镜像。

A. 扩展现实技术

B. 区块链技术

C. 数字孪生技术

D. 云计算

点击查看答案

（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。

A. 文本识别

B. 机器翻译

C. 文本分类

D. 问答系统

解析：文本分类”是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。文本分类用电脑对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记；它根据一个已被标注的训练文档集合，找到文档特征和文档类别间的关系模型，然后利用这种关系模型对新的文档进行类别判断。答案选C

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