APP下载
首页
>
财会金融
>
唐人街探案之秦风
搜索
唐人街探案之秦风
题目内容
(
单选题
)
文本分类模型组成部分的正确顺序是: 1. 文本清理(Text cleaning) 2. 文本标注(Text annotation) 3. 梯度下降(Gradient descent) 4. 模型调优(Model tuning) 5. 文本到预测器(Text to predictors)

A、12345

B、13425

C、12534

D、13452

答案:C

唐人街探案之秦风
从产品形态看,以下()属于数据产品中的数据类产品。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-a838-c07f-52a228da6011.html
点击查看题目
用Tensorflow处理图像识别任务时,若输入数据的形状为[64,224,224,3],下面说法正确的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-c390-c07f-52a228da6006.html
点击查看题目
机器学习的基本活动包括()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-db00-c07f-52a228da601b.html
点击查看题目
在训练集上每学到一条规则,就将该规则覆盖的训练样例去除,然后以剩下的训练样例组成训练集重复上述过程的方法称为(___)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-1a08-c07f-52a228da6004.html
点击查看题目
python不能多继承
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-9f10-c07f-52a228da6013.html
点击查看题目
 假设你需要调整超参数来最小化代价函数(cost function),会使用下列哪项技术?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-eb28-c07f-52a228da6020.html
点击查看题目
批规范化(Batch Normalization)的好处都有啥?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-eb28-c07f-52a228da6021.html
点击查看题目
根据个体学习器的生成方式,目前集成学习大致分为两类,其中一种是个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法,该方法的代表是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-1620-c07f-52a228da6007.html
点击查看题目
利用人工智能,可以语音合成一个名人的声音。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2548-c07f-52a228da600b.html
点击查看题目
特征A对训练数据集D的信息增益比的定义是()和()之比。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-45c0-c07f-52a228da600d.html
点击查看题目
首页
>
财会金融
>
唐人街探案之秦风
题目内容
(
单选题
)
手机预览
唐人街探案之秦风

文本分类模型组成部分的正确顺序是: 1. 文本清理(Text cleaning) 2. 文本标注(Text annotation) 3. 梯度下降(Gradient descent) 4. 模型调优(Model tuning) 5. 文本到预测器(Text to predictors)

A、12345

B、13425

C、12534

D、13452

答案:C

分享
唐人街探案之秦风
相关题目
从产品形态看,以下()属于数据产品中的数据类产品。

A. 脱敏数据

B. 数据订阅

C. 知识库

D. 决策支持

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-a838-c07f-52a228da6011.html
点击查看答案
用Tensorflow处理图像识别任务时,若输入数据的形状为[64,224,224,3],下面说法正确的是

A. 每一张图片都是二值图片

B. 每一张图片都是三通道图片

C. 模型一次处理224张图片(batchsize为224)

D. 以上选项均不正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-c390-c07f-52a228da6006.html
点击查看答案
机器学习的基本活动包括()。

A. 训练经验的选择

B. 目标函数的选择

C. 目标函数的表示

D. 函数逼近算法的选择

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-db00-c07f-52a228da601b.html
点击查看答案
在训练集上每学到一条规则,就将该规则覆盖的训练样例去除,然后以剩下的训练样例组成训练集重复上述过程的方法称为(___)

A. 缺省规则

B. 序贯覆盖

C. 不放回学习

D. 一阶规则

解析:见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-1a08-c07f-52a228da6004.html
点击查看答案
python不能多继承
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-9f10-c07f-52a228da6013.html
点击查看答案
 假设你需要调整超参数来最小化代价函数(cost function),会使用下列哪项技术?

A. 穷举搜索

B. 随机搜索

C. Bayesian优化

D. 都可以

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-eb28-c07f-52a228da6020.html
点击查看答案
批规范化(Batch Normalization)的好处都有啥?

A. 让每一层的输入的范围都大致固定

B. 它将权重的归一化平均值和标准差

C. 它是一种非常有效的反向传播(BP)方法

D. 这些均不是

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-eb28-c07f-52a228da6021.html
点击查看答案
根据个体学习器的生成方式,目前集成学习大致分为两类,其中一种是个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法,该方法的代表是()

A. Boosting

B. Bagging

C. 随机森林

D. reboot

解析:根据个体学习器的生成方式,目前集成学习大致分为两类,其中一种是个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法,该方法的代表是 Boosting

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-1620-c07f-52a228da6007.html
点击查看答案
利用人工智能,可以语音合成一个名人的声音。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2548-c07f-52a228da600b.html
点击查看答案
特征A对训练数据集D的信息增益比的定义是()和()之比。

A. 信息增益与训练数据集的信息熵之比

B. 信息增益与训练数据集的经验熵之比

C. 信息增益与训练数据集的条件熵之比

D. 信息增益与训练数据集的交叉熵之比

解析:当熵和条件熵中的概率由数据估计(特别是极大似然估计)得到时,所对应的熵与条件熵分别称为经验熵(empirical entropy)和经验条件熵(empirical conditional entropy)。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-45c0-c07f-52a228da600d.html
点击查看答案
试题通小程序
试题通app下载