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()中往往存在缺失值、噪声、错误或虚假数据等质量问题。

A、零次数据$;$一次数据$;$二次数据$;$三次数据

答案：A

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下面的Python开发包中，属于深度学习框架的有（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0590-c07f-52a228da6005.html
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函数能处理比定义时更多的参数，他们是（ ）参数。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e568-c07f-52a228da6031.html
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神经网络中最基本的成分是()模型。
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集成学习模型的集成方式有
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da6039.html
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2019年，DeepMind开发出一种（）来近似计算薛定谔方程，在精度和准确性上都满足科研标准，为深度学习在量子化学领域的发展奠定了基础，
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a7d0-c07f-52a228da602b.html
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在聚类分析当中，MAX（全链）技术可以处理任意形状的簇
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e650-c07f-52a228da6012.html
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对于较长的序列数据，使用（）可以大大提升循环神经网络处理能力。
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下列关于线性回归分析中的残差（Residuals）说法正确的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6620-c07f-52a228da6013.html
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数据的预处理方法有（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6a08-c07f-52a228da6033.html
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全连接层在卷积神经网络中充当分类器的作用
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d2c8-c07f-52a228da6038.html
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随便搞的题库做做
题目内容
(
单选题
)
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随便搞的题库做做

()中往往存在缺失值、噪声、错误或虚假数据等质量问题。

A、零次数据$;$一次数据$;$二次数据$;$三次数据

答案：A

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下面的Python开发包中，属于深度学习框架的有（）

A. flask$;$Tensorflow$;$Keras$;$Mxnet

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0590-c07f-52a228da6005.html
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函数能处理比定义时更多的参数，他们是（ ）参数。

A. 不定长
$;$收集
$;$可变
$;$不可变

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e568-c07f-52a228da6031.html
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神经网络中最基本的成分是()模型。

A. 神经元$;$阈值 $;$兴奋  $;$节点

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9830-c07f-52a228da603c.html
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集成学习模型的集成方式有

A. 同质集成$;$异质集成$;$本质集成$;$泛化集成

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da6039.html
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2019年，DeepMind开发出一种（）来近似计算薛定谔方程，在精度和准确性上都满足科研标准，为深度学习在量子化学领域的发展奠定了基础，

A. 深度神经网络$;$费米神经网络$;$卷积神经网络$;$循环神经网络

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a7d0-c07f-52a228da602b.html
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在聚类分析当中，MAX（全链）技术可以处理任意形状的簇
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e650-c07f-52a228da6012.html
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对于较长的序列数据，使用（）可以大大提升循环神经网络处理能力。

A. LeNet
$;$AlexNet
$;$LSTM
$;$CNN

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-99e0-c07f-52a228da601c.html
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下列关于线性回归分析中的残差（Residuals）说法正确的是

A. 残差均值总是为零$;$残差均值总是小于零$;$残差均值总是大于零$;$以上说法都不对

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6620-c07f-52a228da6013.html
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数据的预处理方法有（）

A. 特征编码 $;$缺失值处理 $;$数据标准化 $;$特征离散化

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6a08-c07f-52a228da6033.html
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全连接层在卷积神经网络中充当分类器的作用
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d2c8-c07f-52a228da6038.html
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