Python中，以下哪个变量的赋值是正确的？
A. var a=2
B. int a=2
C. a=2
D. variable a=2
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若要识别电力表计（如变压器油位表），一般情况选择（）网络。
A. LeNet
B. AlexNet
C. LSTM
D. RNN
解析：AlexNet使用了8层卷积神经网络，2012年以很大的优势赢得了ImageNet图像识别挑战赛。
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下列朴素贝叶斯估计描述错误的是(___)
A. 采用属性条件独立性假设；
B. 假设属性之间相互独立；
C. 为了避免条件概率是所以属性上的联合概率；
D. 假设属性之间是相关的；
解析：数学基础
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Linux中常用的几种压缩工具（）
A. winzip
B. tar
C. gzip
D. compress
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将输出标记的对数作为线性模型逼近的目标是(___)。
A. 对数几率回归
B. 对数线性回归
C. 极大似然法
D. 正则化
解析：见算法解析
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梯度下降算法的正确步骤是什么？ 1.计算预测值和真实值之间的误差 2.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值 3.把输入传入网络，得到输出值 4.用随机值初始化权重和偏差 5.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差
A. 1, 2, 3, 4, 5
B. 5, 4, 3, 2, 1
C. 3, 2, 1, 5, 4
D. 4, 3, 1, 5, 2
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关于用4V来表示大数据的主要特征，描述错误的是
A. 大数据的时间分布往往不均匀，近几年生成数据的占比最高
B. “如何从海量数据中洞见（洞察）出有价值的数据”是数据科学的重要课题之一
C. 数据类型的多样性往往导致数据的异构性，进而加大数据处理的复杂性，对数据处理能力提出了更高要求
D. 数据价值与数据量之间存在线性关系
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聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差
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标准AdaBoost只适用于（）任务
A. 多分类
B. 二分类
C. 回归
D. 分类
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关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（ ）。
A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。
B. K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。
C. K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。
D. K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇。
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