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下列哪个选项中的模型属于集成学习（）

A、C4.5$;$kNN分类$;$Adaboost$;$k-means

答案：C

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下列哪些是卷积操作的优点？
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-ad68-c07f-52a228da6010.html
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强化学习在某种意义上可看作具有“延迟标记信息”的监督学习问题。
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命令attrib 可对文件配置权限。
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当在卷积神经网络中加入池化层(poolinglayer)时，变换的不变性会被保留
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e268-c07f-52a228da602e.html
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时序预测回归预测一样，也是用已知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同
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python不能多继承
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深度神经网络的运行过程是由三个算法依次运行组成，下面不属于这三个算法中的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-de80-c07f-52a228da6009.html
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什么是KDD？（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-00b0-c07f-52a228da601b.html
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逻辑回归当中也可以加入正则项用于避免过拟合。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-da98-c07f-52a228da6010.html
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清华大学首次提出“类脑计算完备性”概念以及软硬件去耦合的类脑计算系统层次结构，通过（）与（）证明该类系统的硬件完备性与编译可行性。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e950-c07f-52a228da6032.html
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随便搞的题库做做

下列哪个选项中的模型属于集成学习（）

A、C4.5$;$kNN分类$;$Adaboost$;$k-means

答案：C

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相关题目
下列哪些是卷积操作的优点？

A. 具有局部感受野$;$对事物不同部分的观察之间能实现参数共享$;$可有效捕捉序列化数据的特征$;$操作复杂度与输入尺寸无关

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-ad68-c07f-52a228da6010.html
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强化学习在某种意义上可看作具有“延迟标记信息”的监督学习问题。
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命令attrib 可对文件配置权限。

A. 正确$;$错误

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当在卷积神经网络中加入池化层(poolinglayer)时，变换的不变性会被保留
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e268-c07f-52a228da602e.html
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时序预测回归预测一样，也是用已知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同
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python不能多继承
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-dd98-c07f-52a228da6015.html
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深度神经网络的运行过程是由三个算法依次运行组成，下面不属于这三个算法中的是

A. 归一化$;$正向传播$;$反向传播$;$梯度下降

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-de80-c07f-52a228da6009.html
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什么是KDD？（）

A. 数据挖掘与知识发现$;$领域知识发现$;$文档知识发现$;$动态知识发现

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-00b0-c07f-52a228da601b.html
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逻辑回归当中也可以加入正则项用于避免过拟合。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-da98-c07f-52a228da6010.html
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清华大学首次提出“类脑计算完备性”概念以及软硬件去耦合的类脑计算系统层次结构，通过（）与（）证明该类系统的硬件完备性与编译可行性。

A. 理论论证、原型实践$;$假设检验、逻辑推理$;$模式识别、在线验证$;$行为校验、合理分析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e950-c07f-52a228da6032.html
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