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GoogLeNet从增加网络深度角度改进了之前的图像分类网络

答案:B

解析:错误

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监督学习的数据必须要带标签等人为标注信息。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eeb0-c021-5dd340f2240e.html
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自然语言处理的应用产品主要涉及以下()
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以下关于随机森林算法的描述中错误的是
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假设你使用log-loss函数作为评估标准。下面这些选项,哪些是对作为评估标准的log-loss的正确解释。()
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LSTM用于文本分类的任务中,不会出现的网络层是
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()是表现数据分布对称性的指标。
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下面哪个命令不是用来查看网络故障的?
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在UTF-8编码中一个汉字需要占用3个字节。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fe50-c021-5dd340f22439.html
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标量是零维张量,向量是一维张量,矩阵是二维张量
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f22405.html
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决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理非数值型数据。
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GoogLeNet从增加网络深度角度改进了之前的图像分类网络

答案:B

解析:错误

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相关题目
监督学习的数据必须要带标签等人为标注信息。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eeb0-c021-5dd340f2240e.html
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自然语言处理的应用产品主要涉及以下()

A. 语音识别

B. 语音合成

C. 语义理解

D. 机器翻译

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e2f8-c021-5dd340f2240a.html
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以下关于随机森林算法的描述中错误的是

A. 可以处理高维度的属性,并且不用做特征选择

B. 随机森林的预测能力不受多重共线性影响

C. 也擅长处理小数据集和低维数据集的分类问题

D. 能应对正负样本不平衡问题

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-cf20-c021-5dd340f2240a.html
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假设你使用log-loss函数作为评估标准。下面这些选项,哪些是对作为评估标准的log-loss的正确解释。()

A. 如果一个分类器对不正确的分类很自信,log-loss会严重的批评它。

B. 对一个特别的观察而言,分类器为正确的类别分配非常小的概率,然后对log-loss的相应分布会非常大。

C. log-loss越低,模型越好

D. 以上都是

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-04c8-c021-5dd340f2240f.html
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LSTM用于文本分类的任务中,不会出现的网络层是

A. 全连接

B. 词嵌入层

C. 卷积层

D. 以上选项均不正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-0da0-c021-5dd340f22421.html
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()是表现数据分布对称性的指标。

A. 斜率

B. 偏斜度

C. 偏度

D. 偏离度

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-fcf8-c021-5dd340f22415.html
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下面哪个命令不是用来查看网络故障的?

A. ping

B. init

C. telnet

D. netstat

解析:解析:netstat命令 用来打印Linux中网络系统的状态信息,可让你得知整个Linux系统的网络情况ping命令 用来测试主机之间网络的连通性。执行ping指令会使用ICMP传输协议,发出要求回应的信息,若远端主机的网络功能没有问题,就会回应该信息,因而得知该主机运作正常
telnet命令可确定远程服务的状态,比如确定远程服务器的某个端口是否能访问

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-2bd8-c021-5dd340f2241c.html
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在UTF-8编码中一个汉字需要占用3个字节。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fe50-c021-5dd340f22439.html
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标量是零维张量,向量是一维张量,矩阵是二维张量

解析:张量是按照任意维排列的一堆数字的推广。例如:矩阵是三维张量下的一个二维切面,即二维张量。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f22405.html
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决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理非数值型数据。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e5e8-c021-5dd340f2241c.html
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