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Decision Tree构造的重要步骤。

A、特征选择$;$决策树生成$;$剪枝$;$计算信息增益

答案：ABC

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在统计语言模型中，通常以概率的形式描述任意语句的可能性，利用最大相似度估计进行度量，对于一些低频词，无论如何扩大训练数据，出现的频度仍然很低，下列哪种方法可以解决这一问题

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以下哪种模型是自然语言处理后Bert时代的预训练模型

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在数据科学项目的活动流程中，()主要回答的是“我们用什么方式记录和展现数据结果”。

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1997年5月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为IBM。

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对于Word2vec的2个基础算法，每次（）更新只能优化一个向量且softmax里的指数求和操作计算量太大，一般使用比较高效的（）算法。

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在问题归约图中，终叶节点是可解节点。

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相关系数又叫做线性相关系数，用来度量两个变量间的线性关系，其值为大于0的实数。

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LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种降维算法，适用于文本建模

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LSTM代表长期短期记忆。这是一种人工RNN(递归神经网络)架构,用于深度学习领域。

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知识图谱的垂直领域应用包括( )。

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Decision Tree构造的重要步骤。

A、特征选择$;$决策树生成$;$剪枝$;$计算信息增益

答案：ABC

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在统计语言模型中，通常以概率的形式描述任意语句的可能性，利用最大相似度估计进行度量，对于一些低频词，无论如何扩大训练数据，出现的频度仍然很低，下列哪种方法可以解决这一问题

A. 一元切分
$;$一元文法
$;$数据平滑
$;$N元文法

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以下哪种模型是自然语言处理后Bert时代的预训练模型

A. Word2Vec$;$RNN$;$XLNet$;$LSTM

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在数据科学项目的活动流程中，()主要回答的是“我们用什么方式记录和展现数据结果”。

A. 数据的获得与管理$;$模式/模型的验证和优化$;$结果的可视化与文档化$;$模式/模型的应用及维护

点击查看答案

1997年5月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为IBM。

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对于Word2vec的2个基础算法，每次（）更新只能优化一个向量且softmax里的指数求和操作计算量太大，一般使用比较高效的（）算法。

A. 旋度$;$梯度$;$负采样$;$正采样

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在问题归约图中，终叶节点是可解节点。

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相关系数又叫做线性相关系数，用来度量两个变量间的线性关系，其值为大于0的实数。

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LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种降维算法，适用于文本建模

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LSTM代表长期短期记忆。这是一种人工RNN(递归神经网络)架构,用于深度学习领域。

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知识图谱的垂直领域应用包括( )。

A. 金融$;$农业$;$政府$;$医疗健康

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