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目前，不同稳定问题评估模
型的构建可概括为基于()技术和基于()技术两种主要思路。

A、集成学习$;$机器学习$;$深度学习$;$专家知识

答案：AC

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相关系数又叫做线性相关系数，用来度量两个变量间的线性关系，其值为大于0的实数。

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谷歌研究提出，随着训练数据数量级的增加，相同机器视觉算法模型的性能呈指数上升。

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Dropout对一个神经元随机屏蔽输入权重

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VGG模型于2014年被提出，是最流行的（）模型之一，在ImageNet比赛中，达到了Top5错误率7.3%。

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L1 和 L2 正则化是传统机器学习常用来减少泛化误差的方法，以下关于两者的说法正确的是:

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pyhon中，= [1,2,3.4,5]，切片时如果要取[2,3.4]，正确的选项是（）

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统计描述的种类主要包括均值、百分位数、中位数、众数、全距和方差等，（）是指如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值

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回归分析有很多种类，常见的有（）。

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根据技术架构不同，人工智能芯片可以分为服务器端（云端）芯片和边缘端（终端）芯片

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假设你在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核，每个卷积核尺寸为7×7，具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224×224×3。那么该层输出的维度是多少？()

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随便搞的题库做做

目前，不同稳定问题评估模
型的构建可概括为基于()技术和基于()技术两种主要思路。

A、集成学习$;$机器学习$;$深度学习$;$专家知识

答案：AC

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谷歌研究提出，随着训练数据数量级的增加，相同机器视觉算法模型的性能呈指数上升。

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VGG模型于2014年被提出，是最流行的（）模型之一，在ImageNet比赛中，达到了Top5错误率7.3%。

A. CNN$;$KNN$;$RNN$;$DNN

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L1 和 L2 正则化是传统机器学习常用来减少泛化误差的方法，以下关于两者的说法正确的是:

A. L1 正则化可以做特征选择$;$L1 和 L2 正则化均可做特征选择$;$L2 正则化可以做特征选择$;$L1 和 L2 正则化均不可做特征选择

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pyhon中，= [1,2,3.4,5]，切片时如果要取[2,3.4]，正确的选项是（）

A. a[1:-1]$;$a[1:4]$;$a[-2:]$;$a[::2]

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统计描述的种类主要包括均值、百分位数、中位数、众数、全距和方差等，（）是指如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值

A. 均值$;$百分位数$;$中位数$;$众数

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回归分析有很多种类，常见的有（）。

A. 线性回归$;$系数回归$;$逻辑回归$;$曲线回归

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根据技术架构不同，人工智能芯片可以分为服务器端（云端）芯片和边缘端（终端）芯片

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假设你在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核，每个卷积核尺寸为7×7，具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224×224×3。那么该层输出的维度是多少？()

A. 217x217x3$;$217x217x8$;$218x218x5$;$220x220x7

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