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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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()有跟环境进行交互,从反馈当中进行不断的学习的过程。

A、监督学习$;$非监督学习$;$强化学习$;$线性回归

答案：C

随便搞的题库做做

下面代码运行后，a、b、c、d四个变量的值，描述错误的是？
importcopy
a=[1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇]]
b=a
c=copy.copy(a)
d=copy.deepcopy(a)
a.append(5)
a[4].append(＇c＇)

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下列关于Ridge回归的说法，正确的是（）。

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以下关于异常处理的描述，正确的是（）。

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人员完全无需关注底层实现细节。

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词向量（WordEmbedding）是一种分布式的表示方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量，通过这种方法，把自然语言计算转换为向量计算

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目前，绝大部分数据或数据中的绝大部分属于()

学习率是根据不同场景人为设定的

题目内容

(

单选题

)

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随便搞的题库做做

()有跟环境进行交互,从反馈当中进行不断的学习的过程。

A、监督学习$;$非监督学习$;$强化学习$;$线性回归

答案：C

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下面代码运行后，a、b、c、d四个变量的值，描述错误的是？
importcopy
a=[1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇]]
b=a
c=copy.copy(a)
d=copy.deepcopy(a)
a.append(5)
a[4].append(＇c＇)

A. a== [1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇,＇c＇],5]$;$b== [1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇,＇c＇],5]$;$c== [1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇,＇c＇]]$;$d== [1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇,‘c’]]

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LSTM单元中引入了哪些门来更新当前时刻的单元状态向量?

A. 输入门、遗忘门$;$任意门、输入门$;$输出门、任意门$;$遗忘门、任意门

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机器学习的核心任务是在新的、未知的数据中执行得好。而这种在未知数据中执行的能力，称为

A. 泛化能力$;$过拟合$;$欠拟合$;$正则化

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下列关于Ridge回归的说法，正确的是（）。

A. 若λ=0，则等价于一般的线性回归$;$若λ=0，则不等价于一般的线性回归$;$若λ=+∞，则得到的权重系数很小，接近于零$;$若λ=+∞，则得到的权重系数很大，接近与无穷大

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以下关于异常处理的描述，正确的是（）。

A. try 语句中有 except 子句就不能有 finally 子句
$;$Python 中，可以用异常处理捕获程序中的所有错误
$;$引发一个不存在索引的列表元素会引发 NameError 错误
$;$Python 中允许利用 raise 语句由程序主动引发异常

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人工智能开源学习框架实现了基础算法的模块化封装，所以应用开发
人员完全无需关注底层实现细节。

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目前，绝大部分数据或数据中的绝大部分属于()

A. 结构化数据$;$半结构化数据$;$非结构化数据$;$大数据

学习率是根据不同场景人为设定的

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