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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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K-Means能够处理不规则数据的聚类问题

答案:B

解析:K-means算法无法有效抑制噪声特征、实现不规则形状聚类

唐人街探案之秦风
2018年开发者大会,百度发布了国内首款云端通用AI处理器()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-c390-c07f-52a228da601a.html
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一阶规则的基本成分是(___)
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使用了兴奋剂被检测出的概率为95%,没有使用兴奋剂被误判的可能性10%,实际使用兴奋剂的概率0.1%,如果只做1次检测被检测服用兴奋剂,真实服用兴奋剂的概率是多少?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-4d90-c07f-52a228da6007.html
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CRF(条件随机场)和 HMM(隐马尔可夫模型)之间的主要区别是什么?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-e740-c07f-52a228da6010.html
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下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-fac8-c07f-52a228da6019.html
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关于“与/或”图表示知识的叙述,错误的有()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-9c80-c07f-52a228da600a.html
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2019年,DeepMind开发出一种()来近似计算薛定谔方程,在精度和准确性上都满足科研标准,为深度学习在量子化学领域的发展奠定了基础,
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-c778-c07f-52a228da6003.html
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关于Python内存管理,下列说法正确的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-8f70-c07f-52a228da600d.html
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对于神经网络的说法, 下面正确的是 : 1. 增加神经网络层数, 可能会增加测试数据集的分类错误率 2. 减少神经网络层数, 总是能减小测试数据集的分类错误率 3. 增加神经网络层数, 总是能减小训练数据集的分类错误率
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-ef10-c07f-52a228da6000.html
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人工智能是“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学”,被视为计算机科学的一个分支,其研究包括机器人、()等
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-cb60-c07f-52a228da600a.html
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唐人街探案之秦风

K-Means能够处理不规则数据的聚类问题

答案:B

解析:K-means算法无法有效抑制噪声特征、实现不规则形状聚类

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2018年开发者大会,百度发布了国内首款云端通用AI处理器()。

A. 百度鸿鹄

B. 百度昆仑

C. 百度灵云

D. 百度鸿基

解析:2018年开发者大会,百度发布了国内首款云端通用AI处理器是百度昆仑。

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一阶规则的基本成分是(___)

A. 原子命题

B. 谓词

C. 量词

D. 原子公式

解析:见算法解析

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使用了兴奋剂被检测出的概率为95%,没有使用兴奋剂被误判的可能性10%,实际使用兴奋剂的概率0.1%,如果只做1次检测被检测服用兴奋剂,真实服用兴奋剂的概率是多少?

A. 0.9%

B. 7.9%

C. 45%

D. 95%

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-4d90-c07f-52a228da6007.html
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CRF(条件随机场)和 HMM(隐马尔可夫模型)之间的主要区别是什么?

A. CRF 是生成式的,而 HMM 是判别式模型

B. CRF 是判别式模型,HMM 是生成式模型。

C. CRF 和 HMM 都是生成式模型

D. CRF 和 HMM 都是判别式模型。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-e740-c07f-52a228da6010.html
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下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果?

A. Boosting

B. Bagging

C. Stacking

D. Mapping

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-fac8-c07f-52a228da6019.html
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关于“与/或”图表示知识的叙述,错误的有()。

A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达,也便于计算机存储处理

B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”

C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识

D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示

解析:D选项说法太绝对。“与/或”图可以系统地将整个问题分解为互相独立的小问题,然后分而解决。 “与/或”图是由“与节点”及“或节点”组成的结构图。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-9c80-c07f-52a228da600a.html
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2019年,DeepMind开发出一种()来近似计算薛定谔方程,在精度和准确性上都满足科研标准,为深度学习在量子化学领域的发展奠定了基础,

A. 深度神经网络

B. 费米神经网络

C. 卷积神经网络

D. 循环神经网络

解析:2019年,DeepMind开发出一种费米神经网络来近似计算薛定谔方程,在精度和准确性上都满足科研标准,为深度学习在量子化学领域的发展奠定了基础,

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-c778-c07f-52a228da6003.html
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关于Python内存管理,下列说法正确的是

A. 变量不必事先声明

B. 变量无须先创建和赋值而直接使用

C. 变量无须指定类型

D. 可以使用del释放资源

解析:变量不先赋值会报错,is not defined。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-8f70-c07f-52a228da600d.html
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对于神经网络的说法, 下面正确的是 : 1. 增加神经网络层数, 可能会增加测试数据集的分类错误率 2. 减少神经网络层数, 总是能减小测试数据集的分类错误率 3. 增加神经网络层数, 总是能减小训练数据集的分类错误率

A. 1

B. 1 和 3

C. 1 和 2

D. 2

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-ef10-c07f-52a228da6000.html
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人工智能是“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学”,被视为计算机科学的一个分支,其研究包括机器人、()等

A. 语言识别

B. 图像识别

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解析:基础概念

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-cb60-c07f-52a228da600a.html
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