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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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在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的（），构建一系列基本分类器并将它们线性组合，形成一个强分类器。

A、偏差

B、方差

C、采样样本

D、权值分布

答案：D

解析：在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的权值分布，构建一系列基本分类器并将它们线性组合，形成一个强分类器。

唐人街探案之秦风

在循环中continue语句的作用是跳出当前循环，进行下一次循环

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学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为(___)。

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梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化（），变化率（）（为该梯度的模）。

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设随机变量X,Y独立同分布，且X的分布函数为F(x),则Z=max{X,Y}的分布函数不可能是（）。

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在神经网络里，将经过反向传播之后，梯度值衰减到接近于零的现象称作梯度消失现象

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下面关于Jarvis－Patrik（JP）聚类算法的说法不正确的是（）。

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在神经网络训练过程中，学习率过大，会导致以下什么结果？

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数据挖掘的技术可以分为两个大类：（）。

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工程实践能力日益成为释放人工智能技术红利的重要支撑，人工智能研发管理体系日益完善，以（）为代表的自动运维技术收到越来越多的关注，“小作坊、项目制”的赋能方式正在成为历史，未来将会更加便捷、高效地实现人工智能落地应用和产品交付。

按照类别比例分组的k折用的是哪个函数（）

题目内容

(

单选题

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唐人街探案之秦风

在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的（），构建一系列基本分类器并将它们线性组合，形成一个强分类器。

A、偏差

B、方差

C、采样样本

D、权值分布

答案：D

解析：在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的权值分布，构建一系列基本分类器并将它们线性组合，形成一个强分类器。

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在循环中continue语句的作用是跳出当前循环，进行下一次循环

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学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为(___)。

A. 错误率

B. 精度

C. 误差

D. 查准率

解析：见算法解析

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A. 最小

B. 最快

C. 最大

D. 最明显

解析：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。

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设随机变量X,Y独立同分布，且X的分布函数为F(x),则Z=max{X,Y}的分布函数不可能是（）。

A. F(x)^2

B. F(x)F(y)

C. 1-[1-F(x)]^2

D. [1-F(x)][1-F(y)]

解析：只有A正确, Fz(x)=P{Z≤x}=P{max{X,Y}≤x}=P{X≤x,Y≤x}=P{X≤x}P{Y≤x}=F(x)^2

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在神经网络里，将经过反向传播之后，梯度值衰减到接近于零的现象称作梯度消失现象

解析：正确

点击查看答案

下面关于Jarvis－Patrik（JP）聚类算法的说法不正确的是（）。

A. JP聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇。

B. JP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇。

C. JP聚类是基于SNN相似度的概念。

D. JP聚类的基本时间复杂度为O(m)。

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在神经网络训练过程中，学习率过大，会导致以下什么结果？

A. 神经网络很快收敛

B. 神经网络精度提升

C. 神经网络难于收敛

D. 神经网络精度降低

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数据挖掘的技术可以分为两个大类：（）。

A. 有监督的建模技术

B. 无监督的建模技术

C. 分类建模技术

D. 聚合建模技术

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A. Caffe

B. TensorFlow

C. MLOps

D. PaddlePaddle

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按照类别比例分组的k折用的是哪个函数（）

A. RepeatedKFold

B. StratifiedKFold

C. LeavePOut

D. GroupKFold

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