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 下列哪项关于模型能力（model capacity）的描述是正确的？（指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）

A、隐藏层层数增加，模型能力增加$;$Dropout的比例增加，模型能力增加$;$学习率增加，模型能力增加$;$都不正确

答案：A

随便搞的题库做做
（）是指能够按照人的要求，在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。
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张量是TensorFlow的核心数据单位，在本质上是一个任意维的数组。可用的张量类型包括（）。
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我国于2017年发布了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》
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下面关于RandomForest和GradientBoostingTrees说法正确的是？()
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HSV颜色空间中H的取值范围为(0,1)
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经典的全连接神经网络中，隐含层可以增加网络深度和复杂度
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为了增强网络的表达能力，我们需要（）来将线性函数转换为非线性函数。
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基于统计的分词方法为（）
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交叉验证法将数据集划分为k个大小相似的互斥子集，进行(___)次训练和测试。
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数据挖掘是从大型数据库中挖掘出有价值的信息，并通过这些信息做出决策。
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随便搞的题库做做

 下列哪项关于模型能力（model capacity）的描述是正确的？（指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）

A、隐藏层层数增加，模型能力增加$;$Dropout的比例增加，模型能力增加$;$学习率增加，模型能力增加$;$都不正确

答案：A

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相关题目
（）是指能够按照人的要求，在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。

A. 超人工智能$;$强人工智能$;$弱人工智能$;$人工智能

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张量是TensorFlow的核心数据单位，在本质上是一个任意维的数组。可用的张量类型包括（）。

A. 常数$;$变量$;$张量占位符$;$稀疏张量

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我国于2017年发布了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》

A. 对
$;$错

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-5410-c07f-52a228da600b.html
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下面关于RandomForest和GradientBoostingTrees说法正确的是？()

A. RndomForest的中间树不是相互独立的，而GrdientBoostingTrees的中间树是相互独立的$;$两者都使用随机特征子集来创建中间树$;$在GradientBoostingTrees中可以生成并行树，因为它们是相互独立的$;$无论任何数据，GraientBoostingTrees总是优于RanomFores

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9448-c07f-52a228da602b.html
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HSV颜色空间中H的取值范围为(0,1)
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经典的全连接神经网络中，隐含层可以增加网络深度和复杂度
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为了增强网络的表达能力，我们需要（）来将线性函数转换为非线性函数。

A. 损失函数$;$指数函数$;$三角函数$;$激活函数

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基于统计的分词方法为（）

A. 正向最大匹配法$;$逆向最大匹配法$;$最少切分$;$条件随机场

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a980-c07f-52a228da603b.html
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交叉验证法将数据集划分为k个大小相似的互斥子集，进行(___)次训练和测试。

A. k+1$;$k$;$k-1$;$k-2

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数据挖掘是从大型数据库中挖掘出有价值的信息，并通过这些信息做出决策。

A. 正确$;$错误

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