处理数据的五个环节分别是：1.（）2.（）3.（）4.（）5.校验数据有效性
A. 读入数据
B. 拆分样本集合
C. 训练样本集乱序
D. 生成批次数据
解析：见算法解析
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-3948-c07f-52a228da6016.html
点击查看答案
TensorFlow框架模型源文件宜包括（）
A. meta文件
B. data文件
C. index文件
D. json文件
解析：主要应用
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-1990-c07f-52a228da6020.html
点击查看答案
以下哪种神经网络技术可以用于语音识别的处理
A. 卷积神经网络
B. 循环神经网络
C. 深层神经网络
D. 浅层神经网络
解析：循环神经网络具有记忆性、参数共享并且图灵完备，因此在对序列的非线性特征进行学习时具有一定优势 。循环神经网络在自然语言处理（，例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域有应用，也被用于各类时间序列预报
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-09f0-c07f-52a228da6013.html
点击查看答案
梯度下降算法的正确步骤是什么？ 1.计算预测值和真实值之间的误差 2.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值 3.把输入传入网络，得到输出值 4.用随机值初始化权重和偏差 5.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差
A. 1, 2, 3, 4, 5
B. 5, 4, 3, 2, 1
C. 3, 2, 1, 5, 4
D. 4, 3, 1, 5, 2
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-ef10-c07f-52a228da601b.html
点击查看答案
随机森林等树算法都是非线性的，而LR是线性的。
解析：正确
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da602b.html
点击查看答案
传统程序无学习能力，通过规则＋数据=答案，正确率没有变化（）
解析：正确
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-eaa0-c07f-52a228da6010.html
点击查看答案
下列哪些开发包，已包含一些常用的机器学习算法？（）
A. sklearn
B. xgboost
C. lightgbm
D. numpy
解析：见算法解析
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-3560-c07f-52a228da6013.html
点击查看答案
将一颗质地均匀的骰子（一种各个面分别标有1，2，3，4，5，6个点的正方体玩具）先后抛掷2次，则出现向上的点数之和为大于8的偶数的概率为
A. 1/12
B. 1/9
C. 1/6
D. 1/4
解析：将先后两次的点数记为有序实数对(x,y),则共有6*6=36个基本事件，其中点数之和为大于8的偶数有(4,6),(6,4),(5,5),(6,6)共4个，则满足条件的概率为4/36=1/9
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-4d90-c07f-52a228da6009.html
点击查看答案
迁移学习和对抗生成网络，能减少对昂贵标注样本的依赖
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-e2d0-c07f-52a228da6026.html
点击查看答案
DSSM模型的结构是什么？
解析：DSSM模型的结构是双塔
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-1238-c07f-52a228da6010.html
点击查看答案
