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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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()是科学推理的两大基本手段。

A、归纳和演绎$;$归纳和泛化$;$归纳和特化$;$演绎和泛化

答案：A

随便搞的题库做做

我们在训练神经网络过程中，使用梯度下降法不断更新哪种数值，进而使得损失函数最小化?

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P(B|A)表示在规则 A→B 中，证据A为真的作用下结论 B 为真的概率

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关于Bagging集成方法说法正确的是（）

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以下剪枝算法中性能最好的是

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以下术语中，属于具有降维特征提取技术的是：

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xgboost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算。

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以下不是元宇宙的主要技术有（）。

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现在，深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点，但是并不能应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。

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聚类是一种典型的无监督学习任务，然而在现实聚类任务中我们往往能获得一些额外的监督信息，于是可通过(___)来利用监督信息以获得更好的聚类效果。

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下列哪一项属于特征学习算法（representation learning algorithm）？（）

题目内容

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单选题

)

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随便搞的题库做做

()是科学推理的两大基本手段。

A、归纳和演绎$;$归纳和泛化$;$归纳和特化$;$演绎和泛化

答案：A

相关题目

我们在训练神经网络过程中，使用梯度下降法不断更新哪种数值，进而使得损失函数最小化?

A. 样本数目$;$特征值$;$超参数$;$参数

点击查看答案

P(B|A)表示在规则 A→B 中，证据A为真的作用下结论 B 为真的概率

点击查看答案

关于Bagging集成方法说法正确的是（）

A. 训练一个Bagging集成与直接使用基学习算法训练一个学习器的复杂度同阶，因此Bagging是一个很高效的集成学习算法
$;$为处理多分类或回归任务，Bagging需进行修改$;$从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低偏差$;$Bagging的性能依赖于基分类器的稳定性。

点击查看答案

以下剪枝算法中性能最好的是

A. REP$;$IREP$;$RIPPER$;$CN2

点击查看答案

以下术语中，属于具有降维特征提取技术的是：

A. PCA
$;$KPCA
$;$ICA
$;$RANSAC

点击查看答案

xgboost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算。

点击查看答案

以下不是元宇宙的主要技术有（）。

A. 可视化$;$AR/VR$;$数字孪生$;$区块链

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现在，深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点，但是并不能应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。

点击查看答案

A. 监督聚类$;$半监督聚类$;$聚类$;$直推聚类

点击查看答案

下列哪一项属于特征学习算法（representation learning algorithm）？（）

A. K近邻算法
$;$随机森林
$;$神经网络
$;$都不属于

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