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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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以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准?  (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。  (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。

A、Precision, Recall

B、Recall, Precision

C、Precision, ROC

D、Recall, ROC

答案:A

解析:精确率是针对我们预测结果而言的,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。 而召回率是针对我们原来的样本而言的,它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。

唐人街探案之秦风
构建开放协同的人工智能科技创新体系主要包括:建立新一代人工智能基础理论体系、建立新一代人工智能关键共性技术体系、统筹布局人工智能创新平台。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005ea1f-b051-a238-c027-a9ed70c95414.html
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如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中,哪一个必然可以得到该最优解
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-0298-c07f-52a228da601d.html
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多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。 下列哪一种方法可能是解决此问题的最好选择?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-f2f8-c07f-52a228da6001.html
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定制化语音包是语音合成的典型应用场景
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2548-c07f-52a228da6024.html
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下列哪个不是 AI 开发框架?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-7800-c07f-52a228da6014.html
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设随机变量α在区间(0,7)上服从均匀分布,则方程X²+αX+1=0有实根的概率为()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-4d90-c07f-52a228da6008.html
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Boosting是一可将弱学习器提升为强学习器的算法,最著名的代表是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-94b0-c07f-52a228da6016.html
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下述字符串格式化语法正确的是?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-7be8-c07f-52a228da6014.html
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机器学习的要素有哪些?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-db00-c07f-52a228da6018.html
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下列关于长短期记忆网络LSTM和循环神经网络RNN的关系描述正确的是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-ef10-c07f-52a228da6013.html
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(
单选题
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唐人街探案之秦风

以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准?  (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。  (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。

A、Precision, Recall

B、Recall, Precision

C、Precision, ROC

D、Recall, ROC

答案:A

解析:精确率是针对我们预测结果而言的,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。 而召回率是针对我们原来的样本而言的,它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。

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A. 广度优先搜索

B. 深度优先搜索

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解析:广度优先搜索搜索的范围最广

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C. 梯度爆炸

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设随机变量α在区间(0,7)上服从均匀分布,则方程X²+αX+1=0有实根的概率为()

A. 1/7

B. 2/7

C. 4/7

D. 5/7

解析:因为服从均匀分布,p=(7-2)/7

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下述字符串格式化语法正确的是?

A. GNU'sNot%d%%' % 'UNIX'

B. 'GNU\'sNot%d%%' % 'UNIX'

C. 'GNU'sNot%s%%'  % 'UNIX'

D. 'GNU\'sNot%s%%' % 'UNIX'

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A. 一致性假设$;$样本空间划分$;$泛化能力

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下列关于长短期记忆网络LSTM和循环神经网络RNN的关系描述正确的是()。

A. LSTM是简化版的RNN

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解析:LSTM是RNN的扩展,通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题

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