APP下载
首页
>
IT互联网
>
随便搞的题库做做
搜索
随便搞的题库做做
题目内容
(
单选题
)
下列度量不具有反演性的是()

A、系数$;$几率$;$Cohen度量$;$兴趣因子

答案：D

随便搞的题库做做
特征选择是一个重要的()过程，在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，此后再训练学习器。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9448-c07f-52a228da6011.html
点击查看题目
增强现实领域（AR）大量应用了（）,典型的就是微软的HoLolens。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-fcd8-c07f-52a228da6014.html
点击查看题目
二十世纪五十年代后期初，基于（）的“连接主义”开始出现，代表性工作有感知机和Adaline。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f4f8-c07f-52a228da600a.html
点击查看题目
线性回归和逻辑回归中，损失函数不同，但损失函数对权重系数的偏导数相同
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6620-c07f-52a228da6012.html
点击查看题目
通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为聚集(aggregate)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e268-c07f-52a228da603f.html
点击查看题目
损失函数与模型函数是一回事
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-da98-c07f-52a228da6017.html
点击查看题目
下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果？
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e268-c07f-52a228da601a.html
点击查看题目
模型训练的目的是确定预测变量与()之间的推理方式。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9448-c07f-52a228da6006.html
点击查看题目
下列关于 L1和 L2正则描述错误的是？
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6620-c07f-52a228da6007.html
点击查看题目
from sklearn import linear_model
reg = linear_model.Lasso，其中Lasso 是用来拟合什么样的线性模型的？
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-c328-c07f-52a228da6009.html
点击查看题目
首页
>
IT互联网
>
随便搞的题库做做
题目内容
(
单选题
)
手机预览
随便搞的题库做做

下列度量不具有反演性的是()

A、系数$;$几率$;$Cohen度量$;$兴趣因子

答案：D

分享
随便搞的题库做做
相关题目
特征选择是一个重要的()过程，在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，此后再训练学习器。

A. 数据预处理 $;$数据清洗$;$数据选择$;$数据分析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9448-c07f-52a228da6011.html
点击查看答案
增强现实领域（AR）大量应用了（）,典型的就是微软的HoLolens。

A. 虚拟现实技术$;$图像处理$;$计算机视觉$;$语音识别

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-fcd8-c07f-52a228da6014.html
点击查看答案
二十世纪五十年代后期初，基于（）的“连接主义”开始出现，代表性工作有感知机和Adaline。

A. 神经网络$;$机器学习$;$逻辑表示$;$深度学习

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f4f8-c07f-52a228da600a.html
点击查看答案
线性回归和逻辑回归中，损失函数不同，但损失函数对权重系数的偏导数相同
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6620-c07f-52a228da6012.html
点击查看答案
通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为聚集(aggregate)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e268-c07f-52a228da603f.html
点击查看答案
损失函数与模型函数是一回事
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-da98-c07f-52a228da6017.html
点击查看答案
下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果？

A. Boosting$;$Bagging$;$Stacking$;$Mapping

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e268-c07f-52a228da601a.html
点击查看答案
模型训练的目的是确定预测变量与()之间的推理方式。

A. 目标值$;$结果$;$自变量$;$因变量

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9448-c07f-52a228da6006.html
点击查看答案
下列关于 L1和 L2正则描述错误的是？

A. L1 和 L2 正则的引入都能预防过拟合&;&L1 正则的引入会使得权重产生更多的 0 元素&;&L1 正则兼具特征选择的功能&;&L1 正则项是非凸的，L2 正则项是凸的

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6620-c07f-52a228da6007.html
点击查看答案
from sklearn import linear_model
reg = linear_model.Lasso，其中Lasso 是用来拟合什么样的线性模型的？

A. 稀疏数据$;$稀疏系数$;$稀疏标签

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-c328-c07f-52a228da6009.html
点击查看答案
试题通app下载
类似热门题库
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CACB33CF029000017F137BB096EA100C.html
python单选题题目练习题
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CACA7BDC07900001162F1660F21D3A40.html
python选择填空题库练习
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CAC7A51F5F300001D960C82070C01873.html
全国计算机一级选择题真题
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CAC0245B536000017A6347001A80E600.html
管理信息理论复习题库
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CA3D68B019C0000194C76E20BC0A2C80.html
通信专业应知应会题库(最终版）
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CAB4420D5AA000018D431F401D84ACB0.html
大数据技术理论题库
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CAA99730D7E000013DDE121015B01074.html
2024参考题库理论知识
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CAA75BB971200001FD6BFB6016C06C30.html
计算机知识练习题库
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CAA7546405D00001B13F25C0457C4440.html
java考试必备题库最终版本
https://www.shititong.cn/cha-kan/tikulist/CAA5186EBFF00001BC1E157E98715120.html
物联网技术与应用题库
举报
试题通小程序
试题通app下载
©2016-2024.南通佰易网络科技有限公司
苏ICP备16028519号-2 苏公网安备32061102000302