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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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当训练数据近似线性可分时，通过硬间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机，又称为硬间隔支持向量机。

答案：B

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激活函数的目的是什么（）

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缓解过拟合的一个办法是允许支持向量机在一些样本上出错，以下哪种形式适合这种方法。()

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生成对抗网络中的生成器既可以是卷积神经网络，也可以是循环神经网络。

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关于Boosting，Bagging和随机森林，以下说法错误的是

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在python中，x=[11,8,7,2,3]，x.insert(4,[4,5])，列表x的值为()。

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关于连接主义，描述正确的是（）

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数据的存储结构分为两种，它们是（　　）

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现在，深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点，但是并不能应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。

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卷积神经网络(convolu-tional neural network，CNN)，是一种专门用来处理具有类似( )的数据的神经网络。

R包提供了（）等数据分析中常用的算法。

题目内容

(

判断题

)

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随便搞的题库做做

当训练数据近似线性可分时，通过硬间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机，又称为硬间隔支持向量机。

答案：B

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激活函数的目的是什么（）

A. 加入额外的计算单元$;$非线性变换$;$加快计算速度$;$方便反向传播计算

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缓解过拟合的一个办法是允许支持向量机在一些样本上出错，以下哪种形式适合这种方法。()

A. 硬间隔支持向量机$;$软间隔支持向量机$;$线性核函数支持向量机$;$多项式核函数支持向量机

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生成对抗网络中的生成器既可以是卷积神经网络，也可以是循环神经网络。

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关于Boosting，Bagging和随机森林，以下说法错误的是

A. 从偏差-方差分解的角度看，Boosting主要关注降低偏差$;$从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低方差$;$随机森林简单、容易实现、计算开销小$;$ Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成

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在python中，x=[11,8,7,2,3]，x.insert(4,[4,5])，列表x的值为()。

A. [11,8,7,2,[4,5],3]$;$[11,8,7,2,4,5,3]$;$[11,8,7,[4,5],2,3]$;$[11,8,7,4,5,2,3]

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关于连接主义，描述正确的是（）

A. 基础理论是神经网络$;$深度学习属于连接主义$;$又称为仿生学派$;$产生在20实际50年代

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数据的存储结构分为两种，它们是（　　）

A. 线性存储和数组存储$;$顺序存储和链式存储$;$线性存储和树型存储$;$数组存储和指针存储

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现在，深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点，但是并不能应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。

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卷积神经网络(convolu-tional neural network，CNN)，是一种专门用来处理具有类似( )的数据的神经网络。

A. 网格结构$;$数组结构$;$序列结构$;$表格结构

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R包提供了（）等数据分析中常用的算法。

A. 设计线性回归$;$神经网络$;$聚类分析$;$矩阵计算

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