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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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我们想要训练一个ML模型，样本数量有100万个，特征维度是5000，面对如此大数据，有效地训练模型可以采取的措施是（）。

A、对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型$;$尝试使用在线机器学习算法$;$使用 PCA算法减少特征维度

答案：ABC

解析：基础概念理解

唐人街探案之秦风

下列哪部分不是专家系统的组成部分（）。

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样本标注包括：（）标注、（）标注、（）标注和图像标注。

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计算机视觉的主要研究方向分为图像分类、目标检测、目标跟踪和语义分割

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Lasso回归的误差函数的惩罚项是学习参数的平方之和

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对于Word2vec的2个基础算法，每次（）更新只能优化一个向量且softmax里的指数求和操作计算量太大，一般使用比较高效的（）算法。

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DSSM经典模型的优点;1.解决了字典爆炸问题，降低了计算复杂度；2.中文方面使用字作为最细切分粒度，可以复用每个字表达的词义，减少分词的依赖，从而提高模型的泛化能力；3.字母的n-gram可以更好的处理新词，具有较强的鲁棒性；4.使用有监督的方法，优化语义embedding的映射问题；5.省去了人工特征工程；6.采用有监督训练，精度较高。

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如果SVM模型欠拟合，可以通过减小核系数(gamma参数)来改进模型

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蒙特卡罗强化学习算法的本质，是通过多次尝试后求平均来作为期望累计奖赏的金丝，但它在求平均时是采用哪种方式进行？

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现有一个输入像素的矩阵［1.1.2.4］，［5，6，7，8］，［3，2，1，0，1］，［1，3，4］．采用最大值池化对该像素矩阵进行计算后的结果值是以下哪一个，假设步长为2?

深度学习的应用有（）

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多选题

)

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唐人街探案之秦风

我们想要训练一个ML模型，样本数量有100万个，特征维度是5000，面对如此大数据，有效地训练模型可以采取的措施是（）。

A、对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型$;$尝试使用在线机器学习算法$;$使用 PCA算法减少特征维度

答案：ABC

解析：基础概念理解

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下列哪部分不是专家系统的组成部分（）。

A. 用户

B. 综合数据库

C. 推理机

D. 知识库

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样本标注包括：（）标注、（）标注、（）标注和图像标注。

A. 文本

B. 数字

C. 视频

D. 音频

解析：主要应用

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计算机视觉的主要研究方向分为图像分类、目标检测、目标跟踪和语义分割

解析：正确

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Lasso回归的误差函数的惩罚项是学习参数的平方之和

解析：岭回归的误差函数的惩罚项是学习参数的绝对值之和

点击查看答案

对于Word2vec的2个基础算法，每次（）更新只能优化一个向量且softmax里的指数求和操作计算量太大，一般使用比较高效的（）算法。

A. 旋度

B. 梯度

C. 负采样

D. 正采样

解析：见算法解析

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A. 1.2.3.4

B. 1.3.4.6

C. 1.2.3.4.5.6

D. 3.4.6

解析：DSSM经典模型的优点;1.解决了字典爆炸问题，降低了计算复杂度；2.中文方面使用字作为最细切分粒度，可以复用每个字表达的词义，减少分词的依赖，从而提高模型的泛化能力；3.字母的n-gram可以更好的处理新词，具有较强的鲁棒性；4.使用有监督的方法，优化语义embedding的映射问题；5.省去了人工特征工程；6.采用有监督训练，精度较高。

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如果SVM模型欠拟合，可以通过减小核系数(gamma参数)来改进模型

解析：gamma参数是你选择径向基函数作为kernel后,该函数自带的一个参数.隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布. gamma参数与C参数无关. gamma参数越高, 模型越复杂

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蒙特卡罗强化学习算法的本质，是通过多次尝试后求平均来作为期望累计奖赏的金丝，但它在求平均时是采用哪种方式进行？

A. 逐一式

B. 循环式

C. 分组式

D. 批处理

解析：蒙特卡罗强化学习是在一个完整的采样轨迹完成后再对所有的状态-动作对进行更新，属于“批处理式”

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A. ［1，8］，［1，4］