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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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随机森林的收敛性与Bagging相似,随机森林的起始性能往往相对较好,随着个体学习器数目的增加,随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

答案:B

解析:随机森林的起始性能往往相对较差,特别是在集成中只包含一个基学习器时。这很容易理解,因为通过引入属性扰动,随机森林中个体学习器的性能往往有所降低。然而,随着个体学习器数目的增加,随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

唐人街探案之秦风
如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF很低,并且在其他文章中也很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2548-c07f-52a228da6008.html
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监督学习的主要类型是分类和回归
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4cd0-c07f-52a228da6020.html
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()霍恩子句是最多只有一个负文字的文字合取式。
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元宇宙的三大特征是
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以图形化的方式展现神经网络的计算逻辑又称为计算图
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da6014.html
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经过权值和阈值不断迭代调整的过程,就是网络的学习与训练过程。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4cd0-c07f-52a228da602d.html
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GBDT 算法相比于随机森林算法,以下哪种表述是错误的?
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在强化学习过程中,()表示随机地采取某个动作,以便于尝试各种结果;()表示采取当前认为最优的动作,以便于进一步优化评估当前认为最优的动作的值。
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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
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-bfa8-c07f-52a228da6001.html
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假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络,假如我们把ReLU激活替换为线性激活,那么这个神经网络能够模拟出同或函数(XNOR function)吗
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-e358-c07f-52a228da6017.html
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唐人街探案之秦风

随机森林的收敛性与Bagging相似,随机森林的起始性能往往相对较好,随着个体学习器数目的增加,随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

答案:B

解析:随机森林的起始性能往往相对较差,特别是在集成中只包含一个基学习器时。这很容易理解,因为通过引入属性扰动,随机森林中个体学习器的性能往往有所降低。然而,随着个体学习器数目的增加,随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

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如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF很低,并且在其他文章中也很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。

解析:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。

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在强化学习过程中,()表示随机地采取某个动作,以便于尝试各种结果;()表示采取当前认为最优的动作,以便于进一步优化评估当前认为最优的动作的值。

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B. 开发;探索

C. 探索;输出

D. 开发;输出

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A. 类别不平衡

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假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络,假如我们把ReLU激活替换为线性激活,那么这个神经网络能够模拟出同或函数(XNOR function)吗

A. 可以

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D. 不能

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https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-e358-c07f-52a228da6017.html
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