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（）类型的数据集不适合用深度学习？

A、数据集太小
$;$数据集有局部相关性 $;$数据集太大 $;$数据集没有局部相关性

答案：AD

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A为n阶方阵，且对任意n维向量x均满足Ax=0，下列说法不正确的有（）。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6df0-c07f-52a228da6029.html
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机器可以不要通过学习就可以模仿梵高的画风。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a598-c07f-52a228da6007.html
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哪种聚类方法采用概率模型来表达聚类（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bf40-c07f-52a228da600d.html
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a=np.arange(1,10)，print(a[2:8:2][::-1])输出结果是（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-d5c8-c07f-52a228da6018.html
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深层神经网络，不添加激活函数效果也很好。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-c710-c07f-52a228da6022.html
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linux操作系统中，文件权限-rwxr-xr-x,对文件拥有者而言,具有（）权限。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-d9b0-c07f-52a228da6021.html
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如果我们用了一个过大的学习速率会发生什么？（）
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为了将特征转变成Embedding表示，所有特征均需转变成（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f9d8-c07f-52a228da6010.html
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反向传播是一种用于多层神经网络的训练算法。它将错误信息从网络末端传输到网络内部的所有权重。它允许有效地计算梯度
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岭回归和最小二乘法的算法复杂度是相同的。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e650-c07f-52a228da6034.html
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（）类型的数据集不适合用深度学习？

A、数据集太小
$;$数据集有局部相关性 $;$数据集太大 $;$数据集没有局部相关性

答案：AD

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A为n阶方阵，且对任意n维向量x均满足Ax=0，下列说法不正确的有（）。

A. A=0$;$A=E$;$r(A)=n$;$0<r(A)<(n)

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哪种聚类方法采用概率模型来表达聚类（）

A. K-means $;$LVQ
$;$DBSCAN $;$高斯混合聚类

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A. 可读,可写入,可执行$;$可读$;$可读,可执行$;$可写入

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如果我们用了一个过大的学习速率会发生什么？（）

A. 神经网络会收敛
$;$不好说
$;$都不对
$;$神经网络不会收敛

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为了将特征转变成Embedding表示，所有特征均需转变成（）

A. 数字$;$字符$;$符号$;$英文

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反向传播是一种用于多层神经网络的训练算法。它将错误信息从网络末端传输到网络内部的所有权重。它允许有效地计算梯度
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岭回归和最小二乘法的算法复杂度是相同的。

A. 正确$;$错误

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e650-c07f-52a228da6034.html
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