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机器学习中处理缺失值的常用方法包括（）？

A、去掉该属性$;$使用默认值$;$使用属性平均值$;$预测最可能的值

答案：ABCD

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以下用C语言开发的Python解释器是（）

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Dropout对一个神经元随机屏蔽输入权重

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关于感知器，下列说法正确的是（）

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学习器在训练集上的误差称为“泛化误差”。

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（）就是让机器通过处理和识别过程，把语音信号转变为相应的文本或信息的高技术。

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from sklearn import linear_model
reg = linear_model.Lasso，其中Lasso 是用来拟合什么样的线性模型的？

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下列（）是有序的。

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代码arr1=np.array（[[1,2,3],[4,5,6]]）;arr2=2*np.ones（[2,3],dtype=np.int64）;print（（arr1*arr2）[1][2]）的输出结果是（）？注：（已导入numpy库）importnumpyasnp

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卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络

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VGG的主要思想是通过重复使用简单的基础块来构建深度模型为深度神经网络的构建提供了方向

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机器学习中处理缺失值的常用方法包括（）？

A、去掉该属性$;$使用默认值$;$使用属性平均值$;$预测最可能的值

答案：ABCD

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以下用C语言开发的Python解释器是（）

A. JPython$;$IronPython$;$CPython$;$PyPy

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Dropout对一个神经元随机屏蔽输入权重

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关于感知器，下列说法正确的是（）

A. 感知器由2层神经元组成，是一个单层的前馈神经网络
$;$输入结点把接收到的值传送给输出链，不作任何转换
$;$输出结点计算输入的加权和，加上偏置项，根据结果的符号产生输出
$;$训练阶段，权值参数不断调整，直至模型输出和训练样例的实际输出一致

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学习器在训练集上的误差称为“泛化误差”。

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（）就是让机器通过处理和识别过程，把语音信号转变为相应的文本或信息的高技术。

A. 语音分析技术$;$语音转化技术$;$语音合成技术$;$语音识别技术

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from sklearn import linear_model
reg = linear_model.Lasso，其中Lasso 是用来拟合什么样的线性模型的？

A. 稀疏数据$;$稀疏系数$;$稀疏标签

点击查看答案

下列（）是有序的。

A. 列表 $;$集合 $;$元组 $;$字符串

点击查看答案

代码arr1=np.array（[[1,2,3],[4,5,6]]）;arr2=2*np.ones（[2,3],dtype=np.int64）;print（（arr1*arr2）[1][2]）的输出结果是（）？注：（已导入numpy库）importnumpyasnp

A. 6$;$8$;$10$;$12

点击查看答案

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络

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VGG的主要思想是通过重复使用简单的基础块来构建深度模型为深度神经网络的构建提供了方向

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