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唐人街探案之秦风

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唐人街探案之秦风

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对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是()。

A、性能度量

B、性能评估

C、泛化能力评估

D、性能衡量

答案：A

唐人街探案之秦风

阶跃函数与sigmoid函数均为典型激活函数

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PyTorch中，torch.Tensor()是python函数

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为了加速人工智能的模型训练和推理速度，目前只能通过软件优化的方式进行提速。

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计算智能的主要内容包括（）

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在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题（）

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避免由于过拟合造成貌似线性可分的结果，一个解决的办法是允许支持向量机在一些样本上出错，为此引入()的概念。

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（）是AI的根基，为模型训练提供基本的资料；（）是实现AI系统所需的硬件计算能力，为AI技术提供底层基础设施的支撑；（）是机器的学习方法，提供各种各样的通用算法模型，并结合具体应用场景提供特定技术接口。

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关于支持向量机，哪项说法不正确（）

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如果自变量 X 和因变量 Y 之间存在高度的非线性和复杂关系，那么树模型很可能优于经典回归方法。这个说法正确吗？

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Boosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本（）学习多个分类器并进行一些线性组合

题目内容

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单选题

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唐人街探案之秦风

对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是()。

A、性能度量

B、性能评估

C、泛化能力评估

D、性能衡量

答案：A

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阶跃函数与sigmoid函数均为典型激活函数

解析：正确

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PyTorch中，torch.Tensor()是python函数

解析：torch.Tensor()是python类，torch.tensor()是python函数

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为了加速人工智能的模型训练和推理速度，目前只能通过软件优化的方式进行提速。

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计算智能的主要内容包括（）

A. 神经计算

B. 进化计算

C. 免疫计算

D. 蚁群算法

解析：见算法解析

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在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题（）

A. 增加训练集量

B. 减少神经网络隐藏层节点数

C. 删除稀疏的特征

D. SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核

解析：SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核容易引起机器学习中的过拟合问题

点击查看答案

避免由于过拟合造成貌似线性可分的结果，一个解决的办法是允许支持向量机在一些样本上出错，为此引入()的概念。

A. 软间隔

B. 正则化

C. 硬间隔

D. 核函数

点击查看答案

A. 逻辑

B. 数据

C. 算力

D. 算法

解析：主要应用

点击查看答案

关于支持向量机，哪项说法不正确（）

A. 支持向量机可以用于处理二分类及多分类问题

B. 支持向量机只能用于线性可分的分类问题

C. 支持向量机可用于回归问题

D. 核函数的选择对支持向量机的性能影响较大

解析：支持向量机可用用于线性可分的分类问题，也可于线性不可分的分类问题

点击查看答案

如果自变量 X 和因变量 Y 之间存在高度的非线性和复杂关系，那么树模型很可能优于经典回归方法。这个说法正确吗？

点击查看答案

Boosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本（）学习多个分类器并进行一些线性组合

A. 权重

B. 分布

C. 概率

D. 数量

解析：Boosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本权重学习多个分类器并进行一些线性组合

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