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随便搞的题库做做
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随便搞的题库做做
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L1 和 L2 正则化是传统机器学习常用来减少泛化误差的方法,以下关于两者的说法正确的是:

A、L1 正则化可以做特征选择$;$L1 和 L2 正则化均可做特征选择$;$L2 正则化可以做特征选择$;$L1 和 L2 正则化均不可做特征选择

答案:A

随便搞的题库做做
一个标量K与矩阵A相乘等于K与A中的每个数相乘。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6620-c07f-52a228da603d.html
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以下关于 KNN 算法当中 k 值描述正确
的是?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d6b0-c07f-52a228da6037.html
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调度智能化的最终目标是建立一个基于广域同步信息的网络保护和紧急控制一体化的新理论与新技术,协调电力系统()等具有多道安全防线的综合防御体系
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-5028-c07f-52a228da6019.html
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seq2seq主要由()和()组成,
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-de80-c07f-52a228da6020.html
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当构建一个神经网络进行图片的语义分割时,先用反卷积神经网络处理输入,再用卷积神经网络得到输出
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e268-c07f-52a228da6037.html
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下列关于LeNet的说法正确的是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0590-c07f-52a228da6021.html
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当我们在分析一份数据的时候,如果发现这份数据的特征变量很多,成千上万,如果直接基于所有的特征变量进行分析,会浪费过多的时间成本及计算资源,为了应对这种情况,我们可以采用降维的方式对数据进行预处理,如下技术中,哪些属于降维技术()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a3e8-c07f-52a228da6014.html
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Python中的集合数据类型中的元素是有序的
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-dd98-c07f-52a228da6037.html
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前馈神经网络通过误差后向传播(BP算法)进行参数学习,这是一种( )机器学习手段
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-caf8-c07f-52a228da601f.html
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数据产品开发中,需要综合考虑三个不同的指标,下列哪项不是三项指标之一
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-0498-c07f-52a228da6004.html
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单选题
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随便搞的题库做做

L1 和 L2 正则化是传统机器学习常用来减少泛化误差的方法,以下关于两者的说法正确的是:

A、L1 正则化可以做特征选择$;$L1 和 L2 正则化均可做特征选择$;$L2 正则化可以做特征选择$;$L1 和 L2 正则化均不可做特征选择

答案:A

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一个标量K与矩阵A相乘等于K与A中的每个数相乘。
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以下关于 KNN 算法当中 k 值描述正确
的是?

A. K 值越大,模型越容易过拟合$;$K 值越大,分类的分割面越平滑$;$K 值是超参数$;$可以将 k 值设为 0

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d6b0-c07f-52a228da6037.html
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调度智能化的最终目标是建立一个基于广域同步信息的网络保护和紧急控制一体化的新理论与新技术,协调电力系统()等具有多道安全防线的综合防御体系

A. 元件保护和控制$;$区域稳定控制系统$;$紧急控制系统$;$解列控制系统

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A. Encoder$;$transformer$;$Decoder$;$dropper

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下列关于LeNet的说法正确的是()

A. 使用卷积解决了全连接层的不足之处$;$卷积和池化层组合使用,逐层级的提取图像特征$;$在网络的最后使用全两层连接作为输出$;$在网络的最后使用全两层连接作为输入

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当我们在分析一份数据的时候,如果发现这份数据的特征变量很多,成千上万,如果直接基于所有的特征变量进行分析,会浪费过多的时间成本及计算资源,为了应对这种情况,我们可以采用降维的方式对数据进行预处理,如下技术中,哪些属于降维技术()

A. 主成分分析$;$因子分析$;$独立主成分分析$;$SVM

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前馈神经网络通过误差后向传播(BP算法)进行参数学习,这是一种( )机器学习手段

A. 监督学习$;$无监督学习$;$半监督学习$;$无监督学习和监督学习的结合

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A. 查全率$;$查准率$;$响应时间$;$响应速度

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-0498-c07f-52a228da6004.html
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