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人工智能三大核心中算法深度学习突破人工智能算法瓶颈。

答案：A

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人工智能算法中，常见的梯度下降法包括哪些种类？

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Relu激活函数能解决梯度消失问题，但是会出现dyingrelu现象，即训练过程中，有些神经元实际上已经"死亡“而不再输出任何数值

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支持向量机SVM 属于深度学习网络

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机器学习系统的组成要素包括（）

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单次使用留出法得到的结果往往稳定可靠。__

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Matplotlib库中，用来绘制功率谱密度图的pyplot的基础图标函数是（）。

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

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xgboost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算。

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关联度反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。

当前机器学习研究的核心是（）。

题目内容

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判断题

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随便搞的题库做做

人工智能三大核心中算法深度学习突破人工智能算法瓶颈。

答案：A

相关题目

人工智能算法中，常见的梯度下降法包括哪些种类？

A. 全梯度下降算法$;$随机梯度下降算法$;$快速梯度下降算法$;$小批量梯度下降算法

点击查看答案

Relu激活函数能解决梯度消失问题，但是会出现dyingrelu现象，即训练过程中，有些神经元实际上已经"死亡“而不再输出任何数值

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支持向量机SVM 属于深度学习网络

点击查看答案

机器学习系统的组成要素包括（）

A. 任务$;$性能指标$;$经验来源$;$算法

点击查看答案

单次使用留出法得到的结果往往稳定可靠。__

点击查看答案

Matplotlib库中，用来绘制功率谱密度图的pyplot的基础图标函数是（）。

A. plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs)$;$plt.bar(left,height,width,bottom)$;$plt.barh(width,bottom,left,height)$;$plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs)

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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
$;$随机森林
$;$神经网络
$;$都不属于

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xgboost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算。

点击查看答案

关联度反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。

A. 正确$;$错误

点击查看答案

当前机器学习研究的核心是（）。

A. 拟合数据的概率分布曲线$;$证明模型的理论意义$;$计算性能的突破发展$;$超高速的数据读取

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