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从产业链的角度来讲，人工智能分为三层，由基础层、过程层、应用层组成

答案：B

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特征A对训练数据集D的信息增益比的定义是（）和（）之比。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6238-c07f-52a228da6011.html
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pandas、numpy是两种功能强大常用于人工智能研究中的数据处理包
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-dd98-c07f-52a228da6002.html
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现在人工智能社区的共识是从头开始学习模型，而不是采用预训练模型作为下游任务的支柱。
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英语重视哪两个问题的区分?()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0590-c07f-52a228da600f.html
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在深度学习任务中，遇到数据不平衡问题时，我们可以用以下哪些方法进行解诀?
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下列关于 L1和 L2正则描述错误的是？
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6620-c07f-52a228da6007.html
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逆归结的一大特点是能自动发明新谓词，这些谓词可能对应于样例属性和背景知识中不存在的新知识
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()通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统(multi-classifiersystem)、基于委员会的学习(committee-basedlearning)等
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代码arr1=np.array（[[1,2,3],[4,5,6]]）;print（（arr1**2）[1,1]）的输出是（）？
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正则化是防止过拟合的一种方法，常与线性回归等算法配合使用
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d2c8-c07f-52a228da6013.html
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从产业链的角度来讲，人工智能分为三层，由基础层、过程层、应用层组成

答案：B

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特征A对训练数据集D的信息增益比的定义是（）和（）之比。

A. 信息增益与训练数据集的信息熵之比$;$信息增益与训练数据集的经验熵之比$;$信息增益与训练数据集的条件熵之比$;$信息增益与训练数据集的交叉熵之比

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6238-c07f-52a228da6011.html
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现在人工智能社区的共识是从头开始学习模型，而不是采用预训练模型作为下游任务的支柱。
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英语重视哪两个问题的区分?()

A. 谓语与非谓语$;$可数名词与不可数名词$;$冠词与数词$;$单复数

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在深度学习任务中，遇到数据不平衡问题时，我们可以用以下哪些方法进行解诀?

A. 批量删除$;$随机过采样$;$合成采样$;$随机欠采样

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下列关于 L1和 L2正则描述错误的是？

A. L1 和 L2 正则的引入都能预防过拟合&;&L1 正则的引入会使得权重产生更多的 0 元素&;&L1 正则兼具特征选择的功能&;&L1 正则项是非凸的，L2 正则项是凸的

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6620-c07f-52a228da6007.html
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逆归结的一大特点是能自动发明新谓词，这些谓词可能对应于样例属性和背景知识中不存在的新知识
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da601c.html
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()通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统(multi-classifiersystem)、基于委员会的学习(committee-basedlearning)等

A. 集成学习$;$归纳学习$;$分类学习$;$整理学习

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9c18-c07f-52a228da600f.html
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代码arr1=np.array（[[1,2,3],[4,5,6]]）;print（（arr1**2）[1,1]）的输出是（）？

A. 5$;$25$;$6$;$26

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-01a8-c07f-52a228da6009.html
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正则化是防止过拟合的一种方法，常与线性回归等算法配合使用
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