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在模型优化中，正则化项的目标是防止模型欠拟合

答案：B

解析：防止过拟合

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关于k折交叉验证，下列说法正确的是？()

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假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络，假如我们把ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出同或函数(XNOR function)吗

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Python中声明一个列表，names=[＇jack＇,＇tom＇,＇tonney＇,＇superman＇,＇jay＇],想要打印最后一个元素，可以用（）。

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特征A对训练数据集D的信息增益比的定义是（）和（）之比。

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朴素贝叶斯分类器将会比判别模型，譬如逻辑回归收敛得更快，因此你只需要更少的训练数据。其主要缺点是它学习不了特征间的交互关系。

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框架表示法是马文.明斯基首创（）

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Kvps = {‘1’:1,’2’:2}
theCopy = kvps
kvps[‘1’] = 5
sum = kvps[‘1’] + theCopy[‘1’]
Print sum
上述代码的结果是

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工程实践能力日益成为释放人工智能技术红利的重要支撑，人工智能研发管理体系日益完善，以（）为代表的自动运维技术收到越来越多的关注，“小作坊、项目制”的赋能方式正在成为历史，未来将会更加便捷、高效地实现人工智能落地应用和产品交付。

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关于 k 折交叉验证，下列说法正确的是？

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大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（）

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计算机知识技术题库

在模型优化中，正则化项的目标是防止模型欠拟合

答案：B

解析：防止过拟合

相关题目

关于k折交叉验证，下列说法正确的是？()

A. k值并不是越大越好，k值过大，会降低运算速度

B. 选择更大的k值，会让偏差更小，因为k值越大，训练集越接近整个训练样本

C. 选择合适的k值，能减小验方差

D. 以上说法都正确

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A. 可以

B. 不好说

C. 不一定

D. 不能

解析：使用ReLU激活函数的神经网络是能够模拟出同或函数的。但如果ReLU激活函数被线性函数所替代之后，神经网络将失去模拟非线性函数的能力

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Python中声明一个列表，names=[＇jack＇,＇tom＇,＇tonney＇,＇superman＇,＇jay＇],想要打印最后一个元素，可以用（）。

A. print(names[-1])

B. print(names[0])

C. print(names[len(names)])

D. print(names[len(names)-1])

解析：见函数库

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特征A对训练数据集D的信息增益比的定义是（）和（）之比。

A. 信息增益与训练数据集的信息熵之比

B. 信息增益与训练数据集的经验熵之比

C. 信息增益与训练数据集的条件熵之比

D. 信息增益与训练数据集的交叉熵之比

解析：当熵和条件熵中的概率由数据估计（特别是极大似然估计）得到时，所对应的熵与条件熵分别称为经验熵（empirical entropy）和经验条件熵（empirical conditional entropy）。

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朴素贝叶斯分类器将会比判别模型，譬如逻辑回归收敛得更快，因此你只需要更少的训练数据。其主要缺点是它学习不了特征间的交互关系。

解析：正确

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框架表示法是马文.明斯基首创（）

解析：正确

点击查看答案

Kvps = {‘1’:1,’2’:2}
theCopy = kvps
kvps[‘1’] = 5
sum = kvps[‘1’] + theCopy[‘1’]
Print sum
上述代码的结果是

A. 1

B. 2

C. 10

D. 7

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A. Caffe

B. TensorFlow

C. MLOps

D. PaddlePaddle

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关于 k 折交叉验证，下列说法正确的是？

A. k 值并不是越大越好，k 值过大，会降低运算速度

B. 选择更大的 k 值，会让偏差更小，因为 k 值越大，训练集越接近整个训练样本

C. 选择合适的 k 值，能减小验方差

D. k 折交叉验证能够有效提高模型的学习能力

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大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（）

A. 新一代技术平台

B. 新一代信息技术和服务业态

C. 新一代服务业态

D. 新一代信息技术

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