z=stats.beta.rvs(size=20,a=3,b=4) 生成20个服从参数a=3,b=4的beta分布的随机数
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关于RBF神经网络描述错误的是
A. 单隐层前馈神经网络
B. 隐层神经元激活函数为径向基函数
C. 输出层是对隐层神经元输出的非线性组合
D. 可利用BP算法来进行参数优化
解析：输出层则是对隐层神经元输出的线性组合
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在训练神经网络来学习分类任务前，应优先考虑（）问题。
A. 确定输入层和输出层的结点数目。
B. 选择网络拓扑结构
C. 初始化权值和偏置
D. 去掉有遗漏值的训练样例，或用最合理的值来代替
解析：见算法解析
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将训练集随机等分为k份,选择其中的1份为测试集,另外k-1份作为训练集进行训练,进而可以进行k次训练和测试,最后返回这k个测试结果的均值，这种评估模型的方法叫做(____)。
A. 留一交叉验证
B. 留出法
C. 自助法
D. k折交叉验证
解析：将训练集随机等分为k份,选择其中的1份为测试集,另外k-1份作为训练集进行训练,进而可以进行k次训练和测试,最后返回这k个测试结果的均值，这种评估模型的方法叫做k折交叉验证。
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词向量（WordEmbedding）是一种分布式的表示方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量，通过这种方法，把自然语言计算转换为向量计算
解析：正确
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置换的乘法满足交换律，即ab=ba（）。
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（）库是一个具有强大图像处理能力的第三方库。用途：图像处理.
A. numpy
B. pandas
C. Matplotlib
D. PIL
解析：PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库。用途：图像处理.
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有关机器学习分类算法的Precision和Recall，以下定义中正确的是（假定tp = true positive, tn = true negative, fp = false positive, fn = false negative）（）
A. Precision= tp / (tp + fp), Recall = tp / (tp + fn)
B. Precision = tp / (tn + fp), Recall = tp /(tp + fn)
C. Precision = tp / (tn + fn), Recall = tp /(tp + fp)
D. Precision = tp / (tp + fp), Recall = tp /(tn + fn)
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两个变量的 Pearson 相关性系数为零，但这两个变量的值同样可以相关。
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阶跃函数与sigmoid函数均为典型激活函数
解析：正确
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