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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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多选题
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大数据处理流程可以概括为以下哪几步?

A、统计和分析

B、挖掘

C、导入和预处理

D、采集

答案:ABCD

唐人街探案之秦风
电网的智慧调度,依托( )等技术手段和( ),综合处理电网运行、检修计划、发电计划和电网拓扑信息数据,实现设备故障智能辨识、停电范围智能计算和负荷精准预测。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2160-c07f-52a228da6012.html
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学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-bbc0-c07f-52a228da6021.html
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训练CNN时,可以对输入进行旋转、平移、缩放(增强数据)等预处理提高模型泛化能力
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-50b8-c07f-52a228da602a.html
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python循环效率低的根本原因是( )
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剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著,有实验研究表明,在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-bbc0-c07f-52a228da6015.html
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如果强行限制输出层的分布是标准化的,可能会导致某些特征模式的丢失,所以在标准化之后,BatchNorm会紧接着对数据做缩放和平移
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传统程序无学习能力,通过规则+数据=答案,正确率没有变化()
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tensorflow中常见的张量类型是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-8b88-c07f-52a228da6012.html
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如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型,下列哪种做法是正确的
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-9c80-c07f-52a228da601c.html
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逻辑回归模型是解决什么问题的模型?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-e740-c07f-52a228da6000.html
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唐人街探案之秦风
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唐人街探案之秦风

大数据处理流程可以概括为以下哪几步?

A、统计和分析

B、挖掘

C、导入和预处理

D、采集

答案:ABCD

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相关题目
电网的智慧调度,依托( )等技术手段和( ),综合处理电网运行、检修计划、发电计划和电网拓扑信息数据,实现设备故障智能辨识、停电范围智能计算和负荷精准预测。

A. 知识图谱

B. 自然语言处理

C. 语音识别

D. 调度控制业务规约

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2160-c07f-52a228da6012.html
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学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或()。

A. 经验误差

B. 泛化误差

C. 精度误差

D. 特定误差

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-bbc0-c07f-52a228da6021.html
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训练CNN时,可以对输入进行旋转、平移、缩放(增强数据)等预处理提高模型泛化能力
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-50b8-c07f-52a228da602a.html
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python循环效率低的根本原因是( )

A. 以上都不对

B. python的可解释性强

C. numpy等python库的效率更高

D. python运行程序时逐行翻译

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剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著,有实验研究表明,在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。

A. 0.2

B. 0.25

C. 30%

D. 0.35

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-bbc0-c07f-52a228da6015.html
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如果强行限制输出层的分布是标准化的,可能会导致某些特征模式的丢失,所以在标准化之后,BatchNorm会紧接着对数据做缩放和平移

解析:正确

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传统程序无学习能力,通过规则+数据=答案,正确率没有变化()

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-eaa0-c07f-52a228da6010.html
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tensorflow中常见的张量类型是()

A. 变量

B. 常量

C. 张量数据结构

D. 计算图算法语言

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-8b88-c07f-52a228da6012.html
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如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型,下列哪种做法是正确的

A. 增加树的深度

B. 增加学习率

C. 减少树的数量

D. 减小树的深度

解析:一般用决策树进行分类,从根结点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到其子结点。这时,每一个子结点对应着该特征的一个取值。如此递归地对实例进行测试并分类,直至达到叶结点。最后将实例分到叶结点的类中。—— 引自李航 《统计学习方法》
决策树深度越深,在训练集上误差会越小,准确率越高。但是容易造成过拟合,而且增加模型的训练时间。对决策树进行修剪,减小树的深度,能够提高模型的训练速度,有效避免过拟合。
单决策树中,学习率不是一个有效参数。
决策树是单树,随机森林由多个决策树组成。

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逻辑回归模型是解决什么问题的模型?

A. 分类问题

B. 聚类问题

C. 回归问题

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