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A、字符串$;$列表$;$元组$;$集合

答案：ABC

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强化学习是一种重要的机器学习方式，其主要目标是（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f4f8-c07f-52a228da601b.html
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以下哪种模型是自然语言处理后Bert时代的预训练模型（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a7d0-c07f-52a228da601f.html
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下列哪些开发包，已包含一些常用的机器学习算法？（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-01a8-c07f-52a228da6033.html
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将输出标记的对数作为线性模型逼近的目标是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6620-c07f-52a228da600a.html
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有三种方法可以帮助决策者确定决策的作用：（）、场景分析和What-If分析
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-00b0-c07f-52a228da602c.html
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常用的机器学习算法，可使用哪些开发包（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0590-c07f-52a228da600a.html
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在20K文档的输入数据上为机器学习模型创建了文档-词矩阵（document-term matrix）。以下哪项可用于减少数据维度？
（1）关键词归一化（Keyword Normalization）
（2）潜在语义索引（Latent Semantic Indexing）
（3）隐狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）
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深度学习神经网络训练时需要大量的矩阵计算，一般我们需要配用硬件让计算机具备并行计算的能力，以下硬件设备可提供并行计算能力的是:
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-ed38-c07f-52a228da6013.html
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命名实体识别任务是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体，如果用1来标注人名，0标注其他，那么“HarryPotterandHermioneGrangerinventedanewspell”这句话中，Potter、and这两个单词应该标注为：
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-de80-c07f-52a228da600c.html
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神经元分为三种不同类型的层次：
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0978-c07f-52a228da600a.html
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A、字符串$;$列表$;$元组$;$集合

答案：ABC

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A. Word2Vec$;$RNN$;$XLNet$;$LSTM

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（1）关键词归一化（Keyword Normalization）
（2）潜在语义索引（Latent Semantic Indexing）
（3）隐狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）

A. 只有（1）
$;$（2）、（3）
$;$（1）、（3）
$;$（1）、（2）、（3）

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深度学习神经网络训练时需要大量的矩阵计算，一般我们需要配用硬件让计算机具备并行计算的能力，以下硬件设备可提供并行计算能力的是:

A. 主板$;$内存条$;$GPU$;$CPU

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A. 0,1$;$1,1$;$1,0$;$0,0

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神经元分为三种不同类型的层次：

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