模型压缩的主要方法有哪些？
A. 模型剪枝
B. 模型蒸馏
C. 模型参数量化
D. nan
解析：见算法解析
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下面对强化学习、有监督学习和无监督学习描述正确的是
A. 都是人工智能的学习算法
B. 都是深度学习的学习算法
C. 都需要标注数据
D. 都不需要标注信息
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机器智能研究如何提高机器应用的智能水平。这里的“机器”主要是指
A. 计算机
B. 自动化装置
C. 通信设备
D. 无人车
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物联网架构可分为三层，分别是感知层、拓扑层和应用层。
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字典是python的基本数据类型之一, 它由”键值对”组成, 键不允许重复而值可以重复。
解析：字典键不能重复, 值可以重复
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关于Python的全局变量和局部变量，以下选项中描述正确的是
A. 局部变量指在函数内部使用的变量，当函数退出时，变量依然存在，下次函数调用可以继续使用
B. 使用global保留字声明简单数据类型变量后，该变量作为全局变量使用
C. 简单数据类型变量无论是否与全局变量重名，仅在函数内部创建和使用，函数退出后变量被释放
D. 全局变量指在函数之外定义的变量，一般没有缩进，在程序执行全过程有效
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构建一个神经网络，将前一层的输出和它自身作为输入。 下列哪一种架构有反馈连接？
A. 循环神经网络
B. 卷积神经网络
C. 限制玻尔兹曼机
D. 都不是
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线性回归的基本假设包括哪个？
A. 随机误差项是一个期望值为 0的随机变量
B. 对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差
C. 随机误差项彼此相关
D. 解释变量是确定性变量不是随机变量，与随机误差项之间相互独立
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以下程序的输出是（）？array=np.array（[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]）;print（array.shape）
A. （4, 3）
B. （3,4）
C. 3
D. 4
解析：见算法解析
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假如我们建立一个60000个特征，1000万数据集的机器学习模型，我们怎么有效的应对这样的大规模数据的训练
A. 对样本进行抽样，在经过抽样的样本上训练
B. 应用PCA算法降维，减少特征数量
C. 根据重要性对特征进行筛选
D. 以上所有
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