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相较于机器学习经典的有监督学习、无监督学习问题,强化学习最大的特点是在交互中学习

答案:A

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()聚类算法采用概率模型来表达聚类原型。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-0498-c07f-52a228da6033.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
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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()
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假设检查的步骤()。
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以下()属于NoSQL数据库中Key-Value的缺点。
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下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果?
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当前人工智能算力持续突破,面向训练用和推断用的芯片仍在快速推进,基于()的训练芯片持续增多。
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前三次工业革命是机器人代替人的体力劳动,正在到来的人工智能革命将开始代替脑力劳动。()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-ed28-c07f-52a228da6013.html
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Python语言中for循环语句可以遍历任何序列里面的项目。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-dd98-c07f-52a228da6029.html
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不连续的函数一定不可导
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随便搞的题库做做

相较于机器学习经典的有监督学习、无监督学习问题,强化学习最大的特点是在交互中学习

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()聚类算法采用概率模型来表达聚类原型。

A. K均值算法$;$学习向量量化$;$高斯混合聚类

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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

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f110-c07f-52a228da6024.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()

A. 主成分分析$;$因子分析$;$独立主成分分析$;$SVM

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a3e8-c07f-52a228da6014.html
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假设检查的步骤()。

A. 提出假设$;$设定检验水准$;$选定统计方法$;$确定检验假设成立的可能性P大小并判断

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以下()属于NoSQL数据库中Key-Value的缺点。

A. 数据无结构$;$查询性能不高,缺乏统一查询语法$;$功能相对有限$;$功能相对有限,不易于做分布式集群

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-0498-c07f-52a228da601a.html
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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

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当前人工智能算力持续突破,面向训练用和推断用的芯片仍在快速推进,基于()的训练芯片持续增多。

A. CPU$;$GPU$;$FPGA$;$5G通讯

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前三次工业革命是机器人代替人的体力劳动,正在到来的人工智能革命将开始代替脑力劳动。()
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Python语言中for循环语句可以遍历任何序列里面的项目。
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