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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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线性回归的基本假设包括哪个

A、随机误差项是一个期望值为0的随机变量

B、对于解释变量的所有观测值,随机误差项有相同的方差

C、随机误差项彼此相关

D、解释变量是确定性变量不是随机变量,与随机误差项之间相互独立

答案:ABD

解析:对于随机误差项,要求服从正态分布,不要求彼此相关

唐人街探案之秦风
下列不属于python内建库的是?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-9358-c07f-52a228da6014.html
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()算法是常用的估计参数隐变量的利器,它是一种迭代式的方法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-b008-c07f-52a228da6017.html
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在现有的深度学习模型中,句子情感分类通常会形成一个联合的三类别分类问题,即预测句子为积极、中立或消极。
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FCN的缺点是?
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()函数一般用在多分类问题中,它是对逻辑斯蒂回归logistic的一种推广,也被称为多项式逻辑斯蒂回归模型。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-0e50-c07f-52a228da601f.html
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卷积神经网络A图像进行卷积计算后, 没有办法保证图像的尺寸维持原大小
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语音识别解决的是计算机“听得见”的问题,而语义识别解决的是 “听得懂”的问题,下列属于典型公司的有()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-cf48-c07f-52a228da600c.html
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SSD和YOLO算法则只使用一个网络同时产生候选区域并预测出物体的类别和位置,所以它们通常被叫做双阶段检测算法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-48e8-c07f-52a228da6022.html
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resnet可以很好解决梯度消失问题。
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训练图像分类模型时,对于图像的预处理,下列技术哪项经常要用?()
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唐人街探案之秦风
题目内容
(
多选题
)
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唐人街探案之秦风

线性回归的基本假设包括哪个

A、随机误差项是一个期望值为0的随机变量

B、对于解释变量的所有观测值,随机误差项有相同的方差

C、随机误差项彼此相关

D、解释变量是确定性变量不是随机变量,与随机误差项之间相互独立

答案:ABD

解析:对于随机误差项,要求服从正态分布,不要求彼此相关

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唐人街探案之秦风
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下列不属于python内建库的是?

A. scipy

B. scikit-learn

C. re

D. time

解析:AB都是第三方库

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-9358-c07f-52a228da6014.html
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()算法是常用的估计参数隐变量的利器,它是一种迭代式的方法。

A. EM

B. 吉布斯采样

C. 贝叶斯

D. 概率分布

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在现有的深度学习模型中,句子情感分类通常会形成一个联合的三类别分类问题,即预测句子为积极、中立或消极。

解析:正确

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FCN的缺点是?

A. 任意尺度输入

B. 效率高

C. 没有考虑上下文信息

D. 分割不够精细

解析:主要应用

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()函数一般用在多分类问题中,它是对逻辑斯蒂回归logistic的一种推广,也被称为多项式逻辑斯蒂回归模型。

A. Relu

B. softmax

C. Tanh

D. sigmoid

解析:softmax函数一般用在多分类问题中,它是对逻辑斯蒂回归logistic的一种推广,也被称为多项式逻辑斯蒂回归模型。

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卷积神经网络A图像进行卷积计算后, 没有办法保证图像的尺寸维持原大小

解析:可以使得图像的尺寸维持原大小

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语音识别解决的是计算机“听得见”的问题,而语义识别解决的是 “听得懂”的问题,下列属于典型公司的有()。

A. 科大讯飞

B. 智能360

C. 出门问问

D. 百度 

解析:语音识别解决的是计算机“听得见”的问题,而语义识别解决的是 “听得懂”的问题,典型公司:科大讯飞、智能360、出门问问、百度 。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-cf48-c07f-52a228da600c.html
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SSD和YOLO算法则只使用一个网络同时产生候选区域并预测出物体的类别和位置,所以它们通常被叫做双阶段检测算法。

解析:错误

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-48e8-c07f-52a228da6022.html
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resnet可以很好解决梯度消失问题。

解析:ResNet的一个重要设计原则是:当feature map大小降低一半时,feature map的数量增加一倍,这保持了网络层的复杂度。从图5中可以看到,ResNet相比普通网络每两层间增加了短路机制,这就形成了残差学习,

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-5888-c07f-52a228da6025.html
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训练图像分类模型时,对于图像的预处理,下列技术哪项经常要用?()

A. 图像增强

B. 图像灰度化

C. 图片二值化

D. 图片RGB通道转换

解析:图像增强经常用于图像预处理

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-90c8-c07f-52a228da600b.html
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