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随便搞的题库做做

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KNN不需要进行训练

答案：A

随便搞的题库做做

剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著，有实验研究表明，在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。

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元宇宙（Metaverse)一词最早出现在（）小说中。

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下列有监督学习算法中可解决回归问题的算法包括

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（）作为第四次工业革命的核心，其前沿算法和基础理论正在发生巨大变化。

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正态分布的两个参数μ与σ，()对应的正态曲线愈趋扁平。

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对负数取平方根，即使用函数math.sqrt(x)，其中x为负数，将产生

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随便搞的题库做做

KNN不需要进行训练

答案：A

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剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著，有实验研究表明，在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。

A. 0.2$;$0.25$;$30% $;$0.35

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元宇宙（Metaverse)一词最早出现在（）小说中。

A. 雪崩$;$真名实姓$;$深渊上的火$;$天渊

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下列有监督学习算法中可解决回归问题的算法包括

A. 线性回归$;$逻辑回归$;$神经网络$;$随机森林

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（）作为第四次工业革命的核心，其前沿算法和基础理论正在发生巨大变化。

A. 计算$;$模型$;$数据$;$存储

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深度学习中的不同最优化方式，如SGD，ADAM下列说法中正确的是

A. 在实际场景下，应尽量使用ADAM，避免使用SGD$;$同样的初始学习率情况下，ADAM的收敛速度总是快于SGD方法$;$相同超参数数量情况下，比起自适应的学习率调整方式，SGD加手动调节通常会取得更好效果$;$同样的初始学习率情况下，ADAM比SGD容易过拟合

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下面哪些是基于核的机器学习算法（）

A. 最大期望算法
$;$ 径向基核函数
$;$ 线性判别分析法
$;$ 支持向量机

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半监督支持向量机中最著名的是TSVM（TransductiveSupportVectorMachine）。与标准SVM一样，TSVM也是针对(___)问题的学习方法？

A. 分类$;$回归$;$聚类$;$二分类

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正态分布的两个参数μ与σ，()对应的正态曲线愈趋扁平。

A. μ愈大$;$μ愈小$;$σ愈大$;$σ愈小

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对负数取平方根，即使用函数math.sqrt(x)，其中x为负数，将产生

A. 什么都不产生$;$虚数$;$程序崩溃$;$ValueError错误

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