关于线性回归的描述,以下正确的有（）
A. 基本假设包括随机干扰项是均值为0,方差为1的标准正态分布
B. 基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布
C. 多重共线性会使得参数估计值方差减小
D. 基本假设包括不服从正态分布的随机干扰项
解析：线性回归的基本假设是随机干扰项是均值为0的同方差正态分布
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以下不属于 TensorFlow2.0 的特点是?
A. 多核 CPU 加速
B. 分布式
C. 多语言
D. 多平台
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目标检测的应用场景有（）
A. 智慧交通
B. 智慧医疗
C. 生产质检
D. 厂区安防
解析：见算法解析
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下列关于特征选择的说法错误的是(___)
A. 可以提高特征关联性
B. 可以减轻维数灾难问题
C. 可以降低学习任务的难度
D. 特征选择和降维具有相似的动机
解析：见算法解析
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下面对机器学习方法叙述正确的是（）。
A. 解释学习需要环境提供一组示例，而示例学习只要环境提供一个示例。
B. 机械式学习是没有推理能力的
C. 符号学习对模拟人类较低级的神经活动是比较有效的
D. 观察与发现学习是基于归纳推理的
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Boosting算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习，可通过（）实施，对无法接受带权样本的基学习算法，则可通过（）来处理
A. 重赋权法, 重采样法
B. 重采样法,重赋权法
C. 赋权法, 采样法
D. 采样法, 赋权法
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代码arr3=np.array（[[1,2,3],[4,5,6]]）.transpose（）;print（arr3[1,1]）的输出结果是（）？
解析：见算法解析
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传统目标检测提取特征的方式有（）
A. SIFT
B. HOG
C. SVM
D. Adaboost
解析：见算法解析
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监督学习的数据必须要带标签等人为标注信息。
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LSTM单元中，输入门控制当前信息的注入，遗忘门过滤上个时刻的不重要信息，然后两者处理后的信息相加后更新当前时刻的状态向量
解析：正确
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