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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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在不考虑标记样本时,支持向量机试图找到(___)间隔划分超平面

A、最大

B、最小

C、最长

D、最短

答案:A

解析:见算法解析

唐人街探案之秦风
()是以样本统计量作为未知总体参数的估计量,并通过对样本单位的实际观察取得样本数据,计算样本统计量的取值作为被估计参数的估计值
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-a450-c07f-52a228da6003.html
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Numpy中常用的numpy.linalg函数包括()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-8b88-c07f-52a228da6005.html
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决策树学习的关键是如何从候选属性集中选择一个最有助于分类实例的属性,而其选择是以()为依据的
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-b3f0-c07f-52a228da6007.html
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LSTM的门控机制中,遗忘门ForgetGate用于控制隐含状态的输出
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-54a0-c07f-52a228da6001.html
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朴素贝叶斯算法常用于图像识别()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4cd0-c07f-52a228da6043.html
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语义网络表达知识时,有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-0298-c07f-52a228da601b.html
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循环神经网络的英语简写是:
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-0a68-c07f-52a228da6005.html
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可视化建模能通过丰富的算法组件实现拖拽式建模
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-e2d0-c07f-52a228da6027.html
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人工神经元网络只需要很少的数据便可掌握处理特定问题的能力()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-eaa0-c07f-52a228da6003.html
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AlexNet与LeNet相比,具有更深的网络结构,包含5层卷积和3层全连接
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-48e8-c07f-52a228da601e.html
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唐人街探案之秦风
题目内容
(
单选题
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唐人街探案之秦风

在不考虑标记样本时,支持向量机试图找到(___)间隔划分超平面

A、最大

B、最小

C、最长

D、最短

答案:A

解析:见算法解析

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唐人街探案之秦风
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()是以样本统计量作为未知总体参数的估计量,并通过对样本单位的实际观察取得样本数据,计算样本统计量的取值作为被估计参数的估计值

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D. 回归分析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-a450-c07f-52a228da6003.html
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Numpy中常用的numpy.linalg函数包括()。

A. det

B. qr

C. svd

D. lstsq

解析:见函数库

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-8b88-c07f-52a228da6005.html
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决策树学习的关键是如何从候选属性集中选择一个最有助于分类实例的属性,而其选择是以()为依据的

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LSTM的门控机制中,遗忘门ForgetGate用于控制隐含状态的输出

解析:输入门是用来控制输入i’(t)进出多少或者是否允许进出的门控设备;

输出门是用来控制t时刻状态值m(t)对外多少是可见的门控设备;

遗忘门是控制RNN中历史状态m(t-1)流动到t时刻后允许多少进入t时刻的门控设备;

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朴素贝叶斯算法常用于图像识别()

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语义网络表达知识时,有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的

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B. 可扩充性

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解析:语义网络表达知识时,有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的继承性

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循环神经网络的英语简写是:

A. CNN

B. RNN

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人工神经元网络只需要很少的数据便可掌握处理特定问题的能力()

解析:错误

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AlexNet与LeNet相比,具有更深的网络结构,包含5层卷积和3层全连接

解析:正确

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