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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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多选题

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传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行二阶泰勒展开，同时用到了（）

A、一阶导数

B、二阶导数

C、三阶导数

D、四阶导数

答案：AB

解析：见算法解析

唐人街探案之秦风

下面不能使用GPU进行加速的算法框架是

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树形模型不需要归一化，它们不关心变量的值，如决策树、随机森林(Random Forest)

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（）预测是正类的样本中，真正为正类的样本所占预测是正类的样本的比例；（）在真实的正类的样本中，被预测出是正类的样本所占的比例。

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单个卷积核可以提取多个特征

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()就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况

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全局最优解的函数损失值最小。

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Sigmoid是神经网络中最常用到的一种激活函数，除非当梯度太大导致激活函数被弥散，这叫作神经元饱和,这就是为什么ReLU会被提出来，因为ReLU可以使得梯度在正向时输出值与原始值一样。这意味着在神经网络中ReLU单元永远不会饱和。

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下列哪个选项中的模型属于集成学习（）

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将长度为1m的木棒随机地截成两段，则两段长度的相关系数为（）

深度学习就是一种绿色人工智能()

题目内容

(

多选题

)

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唐人街探案之秦风

传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行二阶泰勒展开，同时用到了（）

A、一阶导数

B、二阶导数

C、三阶导数

D、四阶导数

答案：AB

解析：见算法解析

相关题目

下面不能使用GPU进行加速的算法框架是

A. Caffe

B. Theano

C. Keras

D. Sklearn

解析：sklearn本身并不支持深度学习,不支持GPU加速,不适合处理大规模问题

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树形模型不需要归一化，它们不关心变量的值，如决策树、随机森林(Random Forest)

点击查看答案

（）预测是正类的样本中，真正为正类的样本所占预测是正类的样本的比例；（）在真实的正类的样本中，被预测出是正类的样本所占的比例。

A. 召回率；准确率

B. 召回率；召回率

C. 准确率；准确率

D. 准确率；召回率

点击查看答案

单个卷积核可以提取多个特征

解析：多个卷积核可以

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()就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况

A. 类别不平衡

B. 类别不相同

C. 类别不对等

D. 类别数不同

点击查看答案

全局最优解的函数损失值最小。

点击查看答案

下列哪个选项中的模型属于集成学习（）

A. C4.5

B. kNN分类

C. Adaboost

D. k-means

解析：Adaboost属于集成学习

点击查看答案

将长度为1m的木棒随机地截成两段，则两段长度的相关系数为（）

A. 1

B. 1/2

C. -1/2

D. -1

解析：设两段长度分别为X，Y，则X+Y = 1，即Y=-X+1，所以相关系数为-1

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深度学习就是一种绿色人工智能()

解析：错误

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