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SVM的基本思想是间隔最大化来得到最优分离（）

A、超平面$;$分离间隔$;$分离曲线$;$分离平面

答案：A

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传统科学计算中的建模方法可分为从（）出发的建模和从数据出发的建模两类
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a7d0-c07f-52a228da6037.html
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以下哪种神经网络引入了残差网络结构？
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-99e0-c07f-52a228da6019.html
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超大规模预训练模型推动技术效果不断提升，继续朝着规模更大、模态更多的方向发展。各大公司相继推出超大规模预训练模型，包括（）等。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-5410-c07f-52a228da6029.html
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()网络是一种竞争学习型的无监督神经网络，它能将高维输入数据映射到低维空间，同时保持输入数据在高维空间的拓扑结构，即将高维空间中相似的样本点映射到网络输出层中的临近神经元。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9c18-c07f-52a228da6001.html
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自然语言分析技术大致分为（）三个层面。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-99e0-c07f-52a228da6020.html
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神经网络模型训练过程的主要目的是让损失函数取得如下哪种结果？
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-b150-c07f-52a228da6004.html
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当前，预训练模型参数数量、训练数据规模按照（）倍/年的趋势增长。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-5410-c07f-52a228da6024.html
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VGG从（）角度改进了之前的图像分类网络？GoogLeNet从（）角度改进了之前的图像分类网络？ResNet从（）角度改进了之前的图像分类网络？
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https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a7d0-c07f-52a228da601f.html
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使用决策树分类时，如果输入的某个特征的值是连续的，通常使用二分法对连续属性离散化，即根据是否大于/小于某个阈值进行划分。如果采用多路划分，每个出现的值都划分为一个分支，这种方式的最大问题是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-caf8-c07f-52a228da6026.html
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SVM的基本思想是间隔最大化来得到最优分离（）

A、超平面$;$分离间隔$;$分离曲线$;$分离平面

答案：A

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$;$AlexNet
$;$VGG
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