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基于sklearn用机器学习模型进行数据分析与数据挖掘的关键步骤为load_data()、create_model()、model.fit()、model.transform()

答案：B

解析：错误

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对于计算机视觉问题，效果最好的模型是经典的全连接神经网络

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深度学习是当前很热门的机器学习算法，在深度学习中，涉及到大量的矩阵相乘，现在需要计算三个稠密矩阵A,B,C的乘积ABC,假设三个矩阵的尺寸分别为m∗n，n∗p，p∗q，且m<n<p<q，以下计算顺序效率最高的是

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SOFTMAX函数，是用来将全数域函数结果映射到概率空间。

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在非均等代价下，希望最小化（）

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循环神经网络RNN中，常用的激活函数是（）和（）。

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Python被广泛用于人工智能程序的开发，以下哪个库实现了机器学习的经典算法？

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量子机器学习能有效增强传统机器学习算法的性能，量子比特可同时具有0、1及其（）。

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一次数据清洗操作得到的仅仅是“中间数据”，而不一定是“干净数据”。因此我们需要对这些可能含有“脏数据”的“中间数据”进行再次（），进而判断是否需要再次清洗。

下列神经网络特点描述错误的是(___)

CNN不具有以下那个特性。

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基于sklearn用机器学习模型进行数据分析与数据挖掘的关键步骤为load_data()、create_model()、model.fit()、model.transform()

答案：B

解析：错误

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对于计算机视觉问题，效果最好的模型是经典的全连接神经网络

解析：错误

点击查看答案

A. (AB)C

B. AC(B)

C. A(BC)

D. 所有效率都相同

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SOFTMAX函数，是用来将全数域函数结果映射到概率空间。

点击查看答案

在非均等代价下，希望最小化（）

A. 召回率

B. 错误率

C. 错误次数

D. 总体代价

点击查看答案

循环神经网络RNN中，常用的激活函数是（）和（）。

A. sigmod函数

B. Relu函数

C. tanh函数

D. ELU函数

解析：见算法解析

点击查看答案

Python被广泛用于人工智能程序的开发，以下哪个库实现了机器学习的经典算法？

A. numpy

B. sclpy

C. matplotiib

D. skleam

点击查看答案

量子机器学习能有效增强传统机器学习算法的性能，量子比特可同时具有0、1及其（）。

A. 非线性叠加态

B. 线性叠加态

C. 非线性暂态

D. 线性暂态

解析：量子计算机基本信息单位是量子比特，可同时具有0、1及其线性叠加态

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A. 转换工作

B. 审计工作

C. 集成工作

D. 标注工作

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下列神经网络特点描述错误的是(___)

A. 适应性

B. 由简单单元组成

C. 广泛并行互连的网络

D. 线性特性

解析：见算法解析

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CNN不具有以下那个特性。

A. 局部连接

B. 权值共享

C. 空间或时间上的下采样

D. 不定长输入

解析：不定长输入数据特征为RNN循环神经网络特征

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