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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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与生成方法、半监督SVM、图半监督学习等基于单学习机器利用未标记数据不同，基于分歧的方法（disagreement-basedmethods）使用多学习器，而学习器之间的“分歧”（disagreement）对未标记数据的利用至关重要。(___)是此类方法的重要代表

A、协同训练$;$组合训练$;$配合训练$;$陪同训练

答案：A

随便搞的题库做做

K-Means 算法无法聚以下哪种形状的样本

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若要识别电力表计（如变压器油位表），一般情况选择（）网络。

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降维的重要特征提取技术（）

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贝叶斯公式适合于人工智能的自然语言处理()

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下面2个变量 a = ＇1＇ b=2 print a+b的结果是什么

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（）每个神经元由一个细胞体组成，包含一个细胞核，从细胞体伸展出一定数量的神经纤维称为树突，伸展出一根长的神经纤维称为轴突。

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Apriori算法主要使用标准的发现关联规则的步骤，先发现数据中的()，然后从中产生关联规则。

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数据统计方法中的推断统计包括以下（）。

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我们希望减少数据集中的特征数量。你可以采取以下哪一个步骤来减少特征（）？

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随便搞的题库做做

与生成方法、半监督SVM、图半监督学习等基于单学习机器利用未标记数据不同，基于分歧的方法（disagreement-basedmethods）使用多学习器，而学习器之间的“分歧”（disagreement）对未标记数据的利用至关重要。(___)是此类方法的重要代表

A、协同训练$;$组合训练$;$配合训练$;$陪同训练

答案：A

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$;$螺旋分布
$;$带状分布
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若要识别电力表计（如变压器油位表），一般情况选择（）网络。

A. LeNet
$;$AlexNet
$;$LSTM
$;$RNN

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下列不是人工智能研究领域的是（）

A. 专家系统$;$ 模式识别$;$编译原理$;$机器翻译

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降维的重要特征提取技术（）

A. PCA$;$KPCA$;$ICA$;$AA

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贝叶斯公式适合于人工智能的自然语言处理()

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下面2个变量 a = ＇1＇ b=2 print a+b的结果是什么

A. 3$;$TypeError: must be str, not int$;$1$;$2

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（）每个神经元由一个细胞体组成，包含一个细胞核，从细胞体伸展出一定数量的神经纤维称为树突，伸展出一根长的神经纤维称为轴突。

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A. 聚类数据集$;$中位数$;$拟合数据集$;$频繁项目集

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数据统计方法中的推断统计包括以下（）。

A. 集中趋势分析$;$相关分析$;$采样分布$;$参数估计$;$假设检验

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我们希望减少数据集中的特征数量。你可以采取以下哪一个步骤来减少特征（）？

A. 使用正向选择法（ForwardSelection）$;$使用反向消除法（BackwardElimination）$;$逐步选择消除法（Stepwise）$;$计算不同特征之间的相关系数，删去相关系数高的特征之一

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