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()是规则的置信度与先导的置信度之间的绝对差。

A、置信度差$;$信息差$;$置信度值$;$标准差

答案：A

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下面代码运行后，a、b、c、d四个变量的值，描述错误的是？
importcopy
a=[1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇]]
b=a
c=copy.copy(a)
d=copy.deepcopy(a)
a.append(5)
a[4].append(＇c＇)

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以下哪些算法是分类算法（）

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智能传感器具备自学习、自诊断和自补偿能力、复合感知能力以及灵活的通信能力

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人工智能提升数据资源价值，数据权属问题更为突出。

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二项分布的数学期望为（）。

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平台中人工智能算法在支撑业务应用时，应充分考虑算法计算精度突然降低、计算结果出错、计算结果超时等状况下对（）造成的不利影响。

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中心极限定理告诉我们，当样本量足够大时，样本均值的分布围绕总体均值呈现（）。

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回归问题的评估方法包括

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Boosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本（）学习多个分类器并进行一些线性组合

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对训练数据的预测效果很好，但对验证数据的预测效果不好的现象称为过拟合

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(

单选题

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随便搞的题库做做

()是规则的置信度与先导的置信度之间的绝对差。

A、置信度差$;$信息差$;$置信度值$;$标准差

答案：A

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下面代码运行后，a、b、c、d四个变量的值，描述错误的是？
importcopy
a=[1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇]]
b=a
c=copy.copy(a)
d=copy.deepcopy(a)
a.append(5)
a[4].append(＇c＇)

A. a== [1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇,＇c＇],5]$;$b== [1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇,＇c＇],5]$;$c== [1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇,＇c＇]]$;$d== [1,2,3,4,[＇a＇,＇b＇,‘c’]]

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以下哪些算法是分类算法（）

A. DBSCAN$;$C4.5 $;$C.K-Mean$;$EM

点击查看答案

智能传感器具备自学习、自诊断和自补偿能力、复合感知能力以及灵活的通信能力

点击查看答案

人工智能提升数据资源价值，数据权属问题更为突出。

点击查看答案

二项分布的数学期望为（）。

A. n(1-n)p$;$np(1-p)$;$np$;$n(1-p)

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平台中人工智能算法在支撑业务应用时，应充分考虑算法计算精度突然降低、计算结果出错、计算结果超时等状况下对（）造成的不利影响。

A. 业务系统$;$网站$;$电力系统$;$业务流程

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中心极限定理告诉我们，当样本量足够大时，样本均值的分布围绕总体均值呈现（）。

A. 泊松分布$;$正态分布$;$伯努利分布$;$几何分布

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回归问题的评估方法包括

A. F值$;$AUC$;$决定系数$;$均方误差

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Boosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本（）学习多个分类器并进行一些线性组合

A. 权重$;$分布$;$概率$;$数量

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对训练数据的预测效果很好，但对验证数据的预测效果不好的现象称为过拟合

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