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边缘计算着重要解决的问题，是传统云计算（或中央计算）模式下存在的高延迟、网络不稳定和低带宽问题。

答案：A

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正则化通过向损失函数增加惩罚项的方式对模型施加制约，以提高模型的泛化能力

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随机森林的收敛性与Bagging相似，随机森林的起始性能往往相对较好，随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

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机器执行学习的框架体现了其学习的本质是（）

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“大数据”一词从（）年提出来的

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Python 中的集合数据类型中的元素是有序的

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开源学习框架存在安全风险，可导致人工智能系统数据泄露。

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假设我们有一个5层的神经网络，这个神经网络在使用一个4GB显存显卡时需要花费3个小时来完成训练。而在测试过程中，单个数据需要花费2秒的时间。如果我们现在把架构变换一下，当评分是0.2和0.3时，分别在第2层和第4层添加Dropout，那么新架构的测试所用时间仍是2秒

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常用损失函数：（）、（）。

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以下哪几项是数据科学的重要活动（）

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使用paddle.optimizer.SGDAPI加载MNIST数据集

题目内容

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判断题

)

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计算机知识技术题库

边缘计算着重要解决的问题，是传统云计算（或中央计算）模式下存在的高延迟、网络不稳定和低带宽问题。

答案：A

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正则化通过向损失函数增加惩罚项的方式对模型施加制约，以提高模型的泛化能力

点击查看答案

随机森林的收敛性与Bagging相似，随机森林的起始性能往往相对较好，随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

解析：随机森林的起始性能往往相对较差，特别是在集成中只包含一个基学习器时。这很容易理解，因为通过引入属性扰动，随机森林中个体学习器的性能往往有所降低。然而，随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

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机器执行学习的框架体现了其学习的本质是（）

A. 参数预估

B. 机器翻译

C. 图像识别

D. 参数估计

解析：机器执行学习的框架体现了其学习的本质是参数估计

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“大数据”一词从（）年提出来的

A. 2008

B. 2009

C. 2010

D. 2011

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Python 中的集合数据类型中的元素是有序的

解析：Python集合存储的元素是无序且不能重复的

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开源学习框架存在安全风险，可导致人工智能系统数据泄露。

解析：正确

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常用损失函数：（）、（）。

A. 平方损失函数

B. softmax函数

C. max函数

D. 交叉熵损失函数

解析：见算法解析

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以下哪几项是数据科学的重要活动（）

A. 数据加工

B. 数据审计

C. 数据分析

D. 数据呈现

点击查看答案

使用paddle.optimizer.SGDAPI加载MNIST数据集

解析：见函数库

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