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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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预剪枝使得决策树的很多分子都没有展开,会导致()。

A、显著减少训练时间开销

B、显著减少测试时间开销

C、降低过拟合风险

D、提高欠拟合风险

答案:ABCD

解析:预剪枝就是在构造决策树的过程中,先对每个结点在划分前进行估计,若果当前结点的划分不能带来决策树模型泛华性能的提升,则不对当前结点进行划分并且将当前结点标记为叶结点

唐人街探案之秦风
人工智能研究的先驱者认为人的智能主要表现在人能学习知识和运用知识上,知识是智能的基础于是学者们把专门的知识集、规则集和附加过程组成知识库,开发出许多专家系统(英文缩写为ES),在领域获得成功()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-eaa0-c07f-52a228da600b.html
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我们在训练神经网络过程中,使用梯度下降法不断更新哪种数值,进而使得损失函数最小化?
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下列哪一项属于特征学习算法(representation learning algorithm)?
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TensorFlow程序既可以读取文件,也可以将生成的数据保存到文件系统中。
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语义网络、框架和剧本等知识表示方法,均是对知识和事实的一种静止的表示方法。()
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深度学习涉及到大量的矩阵相乘,现需要计算三个稠密矩阵A,B,C的乘积ABC,假设三个矩阵的尺寸分别为m∗n,n∗p,p∗q,且m < n < p < q,以下计算顺序效率最高的是
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如果我们希望预测n个类(p1,p2 ... pk)的概率使得所有n的p的和等于1,那么下列哪个函数可以用作输出层中的激活函数?
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字典a={'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'},以下()语句执行后,a的值为{'k1':'v1','k2':'v2'}。
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唐人街探案之秦风
题目内容
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多选题
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唐人街探案之秦风

预剪枝使得决策树的很多分子都没有展开,会导致()。

A、显著减少训练时间开销

B、显著减少测试时间开销

C、降低过拟合风险

D、提高欠拟合风险

答案:ABCD

解析:预剪枝就是在构造决策树的过程中,先对每个结点在划分前进行估计,若果当前结点的划分不能带来决策树模型泛华性能的提升,则不对当前结点进行划分并且将当前结点标记为叶结点

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唐人街探案之秦风
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人工智能研究的先驱者认为人的智能主要表现在人能学习知识和运用知识上,知识是智能的基础于是学者们把专门的知识集、规则集和附加过程组成知识库,开发出许多专家系统(英文缩写为ES),在领域获得成功()

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-eaa0-c07f-52a228da600b.html
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我们在训练神经网络过程中,使用梯度下降法不断更新哪种数值,进而使得损失函数最小化?

A. 样本数目

B. 特征值

C. 超参数

D. 参数

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B. 随机森林

C. 神经网络

D. 都不属于

解析:神经网络会将数据转化为更适合解决目标问题的形式,我们把这种过程叫做特征学习。

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https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-5888-c07f-52a228da603e.html
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深度学习涉及到大量的矩阵相乘,现需要计算三个稠密矩阵A,B,C的乘积ABC,假设三个矩阵的尺寸分别为m∗n,n∗p,p∗q,且m < n < p < q,以下计算顺序效率最高的是

A. (AB)C

B. AC(B)

C. A(BC)

D. 所有效率都相同

解析:数学基础

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-49a8-c07f-52a228da6010.html
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预测分析过程包括:数据的准备、预测模型开发、模型验收和评估、使用PMML实现大数据预测的有效部署。()是指对数据的采集和整理

A. 数据的准备

B. 预测模型开发

C. 模型验收

D. 评估

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-b7d8-c07f-52a228da6003.html
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如果我们希望预测n个类(p1,p2 ... pk)的概率使得所有n的p的和等于1,那么下列哪个函数可以用作输出层中的激活函数?

A. Softmax

B. ReLu

C. Sigmoid

D. Tanh

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-ef10-c07f-52a228da6007.html
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字典a={'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'},以下()语句执行后,a的值为{'k1':'v1','k2':'v2'}。

A. popitem()

B. del a['k3']

C. clear('k3')

D. pop('k3')

解析:见函数库

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