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
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混淆矩阵中TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,F1-SCORE是（ ）。
A. 44786
B. 44563
C. 44658
D. 44595
解析：根据F1计算公式可得。
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图像边缘检测中常用的边缘检测算子有哪些？
A. Roberts算子
B. Prewitt算子
C. Sobel算子
D. Canny算子
解析：见算法解析
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下列哪个语句在Python中是不合法的（）
A. x=y=z=1
B. x=(y=z+1)
C. x,y=y,x
D. x+=y
解析：在Python中不可以连续赋值。
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边缘计算的优势包括（）。
A. 接近实时的数据处理速度；
B. 减少数据传输量，节省带宽成本，同时还能减小核心网络的拥堵；
C. 一些比较敏感的数据直接在边缘进行分析，不用当心数据泄漏
D. 分担了中心服务器的计算任务，一定程度上消除了主要的瓶颈，并且降低了出现单点故障的可能。
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正则化是传统机器学习中重要且有效的减少泛化误差的技术，以下技术属于正则化技术的是
A. L1 正则化
B. L2 正则化
C. Dropout
D. 动量优化器
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ResNet从角度改进了之前的图像分类网络？
A. 增加网络宽度
B. 轻量化网络模型
C. 改善网络退化现象
D. 增加网络深度
解析：ResNet从改善网络退化现象角度改进了之前的图像分类网络
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下述while循环执行的次数是（）
k=1000
whilek>1:
print(k)
k=k/2
A. 9
B. 10
C. 11
D. 10000
解析：见函数库
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-7be8-c07f-52a228da6013.html
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自动驾驶只是一种简单的模拟人类驾驶的技术，不属于人工智能。
解析：属于人工智能
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下列语句输出正确的是
i = [＇a＇, ＇b＇]
l = [1, 2]
print (dict([l,i]))
A. {‘b’: 2, ＇a＇: 1}
B. {‘a’: 2, ‘b＇: 1}
C. {1: 2, ＇a＇: ＇b＇}
D. {2: 1, ＇b＇: ＇a＇}
解析：见函数库
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-7be8-c07f-52a228da6004.html
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