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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均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象

答案:B

唐人街探案之秦风
当目标值的类型是()时,人们经常将这个问题称为估计。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-b7d8-c07f-52a228da6010.html
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在卷积神经网络中,不同层具有不同的功能,可以起到降维作用的是以下哪一层?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-2d90-c07f-52a228da6007.html
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Sigmoid函数是一种非线性转换,可以实现实数域到(0, 1 ) 之间的转换
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-6118-c07f-52a228da600d.html
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下列关于词袋模型说法正确的是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-c778-c07f-52a228da601e.html
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参数学习过程中若采用梯度下降法,梯度为负:()W,梯度为正:()W
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4118-c07f-52a228da6021.html
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深度学习是机器学习研究领域的子集
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-5c70-c07f-52a228da6033.html
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如果深度学习神经网络出现了梯度消失或
梯度爆炸问题我们常用的解决方法为.
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-2d90-c07f-52a228da6024.html
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反向传播算法一开始计算什么内容的梯度,之后将其反向传播?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-ef10-c07f-52a228da6004.html
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考虑到RNN(或者LSTM,GRU等)类模型只能从()依次计算或者从()依次计算,带来了一定的局限性
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-3d30-c07f-52a228da6012.html
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线性回归和逻辑回归中,损失函数不同,但损失函数对权重系数的偏导数相同
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-5d30-c07f-52a228da6016.html
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题目内容
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唐人街探案之秦风

K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象

答案:B

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当目标值的类型是()时,人们经常将这个问题称为估计。

A. 随机型

B. 连续型

C. 离散型

D. 分类型

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在卷积神经网络中,不同层具有不同的功能,可以起到降维作用的是以下哪一层?

A. 输入层

B. 全连接层

C. 卷积层

D. 池化层

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下列关于词袋模型说法正确的是()。

A. 词袋模型可以忽略每个词出现的顺序

B. 词袋模型不可以忽略每个词出现的顺序

C. TensorFlow支持词袋模型

D. 词袋模型可以表出单词之间的前后关系

解析:基础概念理解

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参数学习过程中若采用梯度下降法,梯度为负:()W,梯度为正:()W

A. 增加

B. 取反

C. 减小

D. 取整

解析:见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4118-c07f-52a228da6021.html
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深度学习是机器学习研究领域的子集

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-5c70-c07f-52a228da6033.html
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如果深度学习神经网络出现了梯度消失或
梯度爆炸问题我们常用的解决方法为.

A. 梯度剪切

B. 随机欠采样

C. 使用 Relu 激活函数

D. 正则化

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-2d90-c07f-52a228da6024.html
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反向传播算法一开始计算什么内容的梯度,之后将其反向传播?

A. 预测结果与样本标签之间的误差

B. 各个输入样本的平方差之和

C. 各个网络权重的平方差之和

D. 都不对

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-ef10-c07f-52a228da6004.html
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考虑到RNN(或者LSTM,GRU等)类模型只能从()依次计算或者从()依次计算,带来了一定的局限性

A. 前向后

B. 后向前

C. 左向右

D. 右向左

解析:见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-3d30-c07f-52a228da6012.html
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线性回归和逻辑回归中,损失函数不同,但损失函数对权重系数的偏导数相同
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-5d30-c07f-52a228da6016.html
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