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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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特征向量的归一化方法有哪些？

A、线性函数转换

B、对数函数转换

C、反余切函数转换

D、减去均值，除以方差

答案：ABCD

唐人街探案之秦风
以下属于计算机视觉的经典模型的有：（）。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2160-c07f-52a228da6003.html
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常用的聚类模型评价指标包括
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-29a8-c07f-52a228da6003.html
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对没有标签的数据进行分类的问题属于机器学习中哪一类问题（ ）。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-a068-c07f-52a228da600b.html
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在Python中，令x=-3,y=5，则运行x-=(x+y)*2//3后，x的值为（ ）。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-83b8-c07f-52a228da600b.html
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下列既可以用于分类，又可以用于回归的机器学习算法有：
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-3178-c07f-52a228da600f.html
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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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人工智能与数据相辅相成、互促发展。一方面，海量优质数据助力人工智能发展。另一方面，人工智能显著提升数据收集管理能力和数据挖掘利用水平。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-eaa0-c07f-52a228da601d.html
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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（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-fac8-c07f-52a228da6000.html
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以下CNN网络模型中，最早用于手写数字识别的是（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-90c8-c07f-52a228da6012.html
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在paddle环境下，多分类问题的损失函数可用
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-9b28-c07f-52a228da6006.html
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唐人街探案之秦风
题目内容
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多选题
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唐人街探案之秦风

特征向量的归一化方法有哪些？

A、线性函数转换

B、对数函数转换

C、反余切函数转换

D、减去均值，除以方差

答案：ABCD

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以下属于计算机视觉的经典模型的有：（）。

A. VGGNet

B. ResNet

C. RNN

D. GoogleNet

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2160-c07f-52a228da6003.html
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常用的聚类模型评价指标包括

A. 调整兰德系数

B. 轮廓系数

C. 基尼系数

D. Jaccard系数

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-29a8-c07f-52a228da6003.html
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对没有标签的数据进行分类的问题属于机器学习中哪一类问题（ ）。

A. 回归

B. 分类

C. 聚类

D. 强化

解析：聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-a068-c07f-52a228da600b.html
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在Python中，令x=-3,y=5，则运行x-=(x+y)*2//3后，x的值为（ ）。

A. 1

B. -4

C. 3

D. 2

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-83b8-c07f-52a228da600b.html
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下列既可以用于分类，又可以用于回归的机器学习算法有：

A. k近邻

B. 逻辑回归

C. 决策树

D. 线性回归

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-3178-c07f-52a228da600f.html
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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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人工智能与数据相辅相成、互促发展。一方面，海量优质数据助力人工智能发展。另一方面，人工智能显著提升数据收集管理能力和数据挖掘利用水平。

解析：正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-eaa0-c07f-52a228da601d.html
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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

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-fac8-c07f-52a228da6000.html
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以下CNN网络模型中，最早用于手写数字识别的是（）

A. LeNet-5

B. AlexNet

C. ResNet50

D. ResNet152

解析：最早用于手写数字识别的cnn网络是LeNet-5

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-90c8-c07f-52a228da6012.html
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在paddle环境下，多分类问题的损失函数可用

A. paddle.nn.functional.mse_loss

B. paddle.nn.functional.softmax_with_cross_entropy

C. paddle.nn.CrossEntropyLoss

D. paddle.nn.functional.cross_entropy

解析：paddle.nn.functional.softmax_with_cross_entropy，paddle.nn.CrossEntropyLoss，paddle.nn.functional.cross_entropy均可用于多分类问题

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-9b28-c07f-52a228da6006.html
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