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以下哪种模型是自然语言处理后Bert时代的预训练模型（）

A、Word2Vec

B、RNN

C、XLNet

D、LSTM

答案：C

解析：XLNet是自然语言处理后Bert时代的预训练模型

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()是指将“数据”转换为“产品”的艺术。

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混淆矩阵中TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,精确率是（）。

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TensorFlow支持多TPU集群计算

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在普通的全连接网络或CNN中，每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被成为前向神经网络(Feed-forward+Neural+Networks)。

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基于sklearn用机器学习模型进行数据分析与数据挖掘的关键步骤为load_data()、create_model()、model.fit()、model.transform

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我们希望减少数据集中的特征数量。你可以采取以下哪一个步骤来减少特征（）？

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隐马尔可夫模型（HMM）是结构最简单的动态贝叶斯网络，是一种著名的（）模型。

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以下关于人工智能系统架构的表述，不正确的是

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聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是___________的子集，每个子集称为一个“簇”，每个簇对应一定的概念（如无籽瓜、浅色瓜等），这些概念对聚类算法是___________的，聚类过程仅能自动形成簇结构，簇对应的概念含义由使用者来把握和命名。

全连接神经网络存在的问题有（）

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以下哪种模型是自然语言处理后Bert时代的预训练模型（）

A、Word2Vec

B、RNN

C、XLNet

D、LSTM

答案：C

解析：XLNet是自然语言处理后Bert时代的预训练模型

相关题目

()是指将“数据”转换为“产品”的艺术。

A. 数据柔性

B. 数据运用

C. 数据挖掘

D. 数据开发

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混淆矩阵中TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,精确率是（）。

A. 01月04日

B. 01月02日

C. 04月07日

D. 02月03日

解析：根据精确率计算公式可得。

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TensorFlow支持多TPU集群计算

解析：TensorFlow支持多TPU集群计算

点击查看答案

在普通的全连接网络或CNN中，每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被成为前向神经网络(Feed-forward+Neural+Networks)。

点击查看答案

基于sklearn用机器学习模型进行数据分析与数据挖掘的关键步骤为load_data()、create_model()、model.fit()、model.transform

解析：主要利用fit、transform和fit_transform

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我们希望减少数据集中的特征数量。你可以采取以下哪一个步骤来减少特征（）？

A. 使用正向选择法（ForwardSelection）

B. 使用反向消除法（BackwardElimination）

C. 逐步选择消除法（Stepwise）

D. 计算不同特征之间的相关系数，删去相关系数高的特征之一

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隐马尔可夫模型（HMM）是结构最简单的动态贝叶斯网络，是一种著名的（）模型。

A. 无向图

B. 双向图

C. 有向图

D. 单向图

解析：概率图模型分为两类，一类是使用有向无环图表示依赖关系，称为有向图模型或贝叶斯网络，例如隐马尔可夫模型；另一类是使用无向图表示变量间的相关关系，称为无向图模型或是马尔可夫网，例如马尔可夫随机场

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以下关于人工智能系统架构的表述，不正确的是

A. 人工智能分为应用层、技术层、基础层

B. 数据处理一般都是在应用层完成

C. 应用层聚焦人工智能技术和各个领域的结合

D. 基础层提供计算能力和数据资源

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A. 相交

B. 不相交

C. 事先已知

D. 事先未知

解析：见算法解析

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全连接神经网络存在的问题有（）

A. 网络结构不够灵活

B. 信息传递缺失

C. 网络较浅，特征提取不充分

D. 模型参数太多

解析：见算法解析

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