Boosting算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习，可通过（）实施，对无法接受带权样本的基学习算法，则可通过（）来处理
A. 重赋权法, 重采样法
B. 重采样法,重赋权法
C. 赋权法, 采样法
D. 采样法, 赋权法
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Scikit-Learn中,所有的估计器都实现了（）方法。
A. fit
B. transform
C. predict
D. fit_transform
解析：见算法解析
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当前的主流人工智能是通向真正的通用人工智能的康庄大道()
解析：错误
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()通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统(multi-classifiersystem)、基于委员会的学习(committee-basedlearning)等
A. 集成学习
B. 归纳学习
C. 分类学习
D. 整理学习
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机器伦理学是指造人工智能的主体自身的道德()
解析：正确
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若变量间存在显式的因果关系，则常使用()模型。
A. 贝叶斯网
B. 马尔可夫网
C. 切比雪夫网
D. D珀尔网
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人工智能平台中运行（）组件、（）组件和具有预标注功能的（）组件的服务器应具备独立的AI芯片计算资源。
解析：主要应用
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在感知机中（Perceptron）的任务顺序是什么？ 1 随机初始化感知机的权重 2 去到数据集的下一批（batch） 3 如果预测值和输出不一致，则调整权重 4 对一个输入样本，计算输出值
A. 1, 2, 3, 4
B. 4, 3, 2, 1
C. 3, 1, 2, 4
D. 1, 4, 3, 2
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话题模型的典型代表是(___)。
A. 贝叶斯模型
B. 拉普拉模型
C. 隐狄利克雷模型
D. 马尔可夫模型
解析：数学基础
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根据机器智能水平由低到高，正确的排序是（ ）。
A. 计算智能、感知智能、认知智能
B. 感知智能、认知智能、计算智能
C. 计算智能、认知智能、感知智能
D. 认知智能、计算智能、感知智能
解析：计算智能，通常指基于清晰规则的数值运算，比如数值加减、微积分、矩阵分解等。感知智能，其核心在于模拟人的视觉、听觉和触觉等感知能力。认知智能，则具有人类思维理解、知识共享、行动协同或博弈等核心特征。计算智能、感知智能、认知智能，由低到高。答案选A
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