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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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下列关于python基本元素说法错误的是( )

A、python程序有时也称脚本,是一系列定义和命令

B、python解释器有时也称shell,用来求值定义并执行命令

C、若python 对象属于布尔类别(bool),那它也属于非标量对象

D、float表示实数,其字面量总是包括一个小数点,属于标量对象

答案:C

唐人街探案之秦风
文本分类模型组成部分的正确顺序是: 1. 文本清理(Text cleaning) 2. 文本标注(Text annotation) 3. 梯度下降(Gradient descent) 4. 模型调优(Model tuning) 5. 文本到预测器(Text to predictors)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-0dd8-c07f-52a228da6008.html
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通过以下哪些指标我们可以在层次聚类中寻找两个集群之间的差异?()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-e358-c07f-52a228da600e.html
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一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人,二年级160人,三年级130人,四年级110人。则年级属性的众数是:
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-49a8-c07f-52a228da6018.html
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处理实际问题时,以下什么情况下该使用
机器学习?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-cf48-c07f-52a228da6018.html
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可以实现图像分类识别的算法有 _。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-15a8-c07f-52a228da601b.html
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现在人工智能社区的共识是从头开始学习模型,而不是采用预训练模型作为下游任务的支柱。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005ea1f-b051-a238-c027-a9ed70c95416.html
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以下哪种神经网络技术可以用于语音识别的处理
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-09f0-c07f-52a228da6013.html
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随着集成中个体分类器(相互独立)数目T的增大,集成的错误率将呈()下降,最终趋向于零
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-94b0-c07f-52a228da6014.html
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数据处理包含五个部分:数据导入、数据形状变换、数据集划分、数据归一化处理和封装loaddata函数
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da6016.html
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LeakyReLU函数解决了神经死亡问题
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-54a0-c07f-52a228da6033.html
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唐人街探案之秦风
题目内容
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单选题
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唐人街探案之秦风

下列关于python基本元素说法错误的是( )

A、python程序有时也称脚本,是一系列定义和命令

B、python解释器有时也称shell,用来求值定义并执行命令

C、若python 对象属于布尔类别(bool),那它也属于非标量对象

D、float表示实数,其字面量总是包括一个小数点,属于标量对象

答案:C

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唐人街探案之秦风
相关题目
文本分类模型组成部分的正确顺序是: 1. 文本清理(Text cleaning) 2. 文本标注(Text annotation) 3. 梯度下降(Gradient descent) 4. 模型调优(Model tuning) 5. 文本到预测器(Text to predictors)

A. 12345

B. 13425

C. 12534

D. 13452

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-0dd8-c07f-52a228da6008.html
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通过以下哪些指标我们可以在层次聚类中寻找两个集群之间的差异?()

A. 单链接

B. 全链接

C. 均链接

D. 以上都行

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一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人,二年级160人,三年级130人,四年级110人。则年级属性的众数是:

A. 一年级

B. 二年级

C. 三年级

D. 四年级 

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处理实际问题时,以下什么情况下该使用
机器学习?

A. 数据分布本身随时间变化,需要程序不停的重新适应,比如预测商品销售的趋势

B. 规则复杂程度低,且问题的规模较小的问题

C. 任务的规则会随时间改变,比如生产线上的瑕疵检测

D. 规则十分复杂或者无法描述,比如人脸识别和语音识别

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-cf48-c07f-52a228da6018.html
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可以实现图像分类识别的算法有 _。

A. LeNet

B. AlexNet

C. VGG

D. ResNet

解析:以上算法均可。

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现在人工智能社区的共识是从头开始学习模型,而不是采用预训练模型作为下游任务的支柱。
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以下哪种神经网络技术可以用于语音识别的处理

A. 卷积神经网络

B. 循环神经网络

C. 深层神经网络

D. 浅层神经网络

解析:循环神经网络具有记忆性、参数共享并且图灵完备,因此在对序列的非线性特征进行学习时具有一定优势 。循环神经网络在自然语言处理(,例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域有应用,也被用于各类时间序列预报

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随着集成中个体分类器(相互独立)数目T的增大,集成的错误率将呈()下降,最终趋向于零

A. 指数级

B. 对数级

C. 线性级

D. 平方级

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-94b0-c07f-52a228da6014.html
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数据处理包含五个部分:数据导入、数据形状变换、数据集划分、数据归一化处理和封装loaddata函数

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da6016.html
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LeakyReLU函数解决了神经死亡问题
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-54a0-c07f-52a228da6033.html
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