关于线性回归的描述,以下说法正确的有:
A. 基本假设包括随机干扰项是均值为0,方差为1的标准正态分布$;$基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布$;$多重共线性会使得参数估计值方差减小$;$基本假设包括不服从正态分布的随机干扰项
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智慧教育将基于计算机网络的信息服务融入学校的各个应用与服务领域，实现互联和协作
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以下关于熵、信息增益、基尼指数的相关描述中错误的是
A. 熵越大，不确定性越大，信息量也就越大$;$信息增益越大，表示某个条件熵对信息熵减少程序越大，也就是说，这个属性对于信息的判断起到的作用越大$;$Gini指数越大，不纯度越小，越容易区分，越不容易分错$;$熵权法是一种客观赋权法，因为它仅依赖于数据本身的离散性
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a=np.arange(1,10)，print(a[2:8:2][::-1])输出结果是（）
A. [3 5 7] $;$7$;$[7 5 3]$;$[4 3]
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选择下列哪些是人工智能的研究领域
A. 人脸识别$;$专家系统$;$图像理解$;$分布式计算
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表达式 list(range(5)) 的值为________。
A. [0, 1, 2, 3, 4]$;$[1, 2, 3, 4, 5]$;$[0, 1, 2, 3, 4, 5]$;$[1,2,3,4]
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对一次数据进行深度处理或分析（如脱敏、归约、标注、分析、挖掘等）之后得到的“增值数据”称为()
A. 零次数据$;$一次数据$;$二次数据$;$三次数据
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LSTM是一种什么网络？
A. 卷积神经网$;$前馈神经网$;$循环神经网$;$孪生网络
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embedding就是独热。
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Google与Facebook分别提出SimCLR与MoCo两个算法，实现在（）上学习图像数据表征。两个算法背后的框架都是对比学习（contrastivelearning）
A. 标注数据$;$无标注数据$;$二维数据$;$图像数据
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