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以下哪项关于决策树的说法是正确的 ( )

A、冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响

B、子树可能在决策树中重复多次

C、决策树算法对于噪声的干扰非常敏感

D、寻找最佳决策树是NP完全问题

答案：ABD

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监督学习的学习数据既有特征（feature），也有标签（label）

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若一个属性可以从其他属性中推演出来，那这个属性就是（）

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训练CNN时，可以对输入进行旋转、平移、缩放（增强数据）等预处理提高模型泛化能力

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EM算法通过迭代求L(theta)=logP(Y|theta)的（），每次迭代交替进行求期望和求极大化。

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示例学习又称为实例学习，它是通过环境中若干与某个概念有关的例子，经归纳得出的一般性概念的一种学习方法。()

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在Python文件操作中，使用关键字（）可以在文件访问后自动将其关闭。

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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

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由于现代的语音处理技术都以数字计算为基础，因此也称其为数字语音信号处理。

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彩色图像中，每个像素点通常采用（）表示色彩值

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TensorFlow程序开发时经常会使用到placeholder，placeholder是指

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以下哪项关于决策树的说法是正确的 ( )

A、冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响

B、子树可能在决策树中重复多次

C、决策树算法对于噪声的干扰非常敏感

D、寻找最佳决策树是NP完全问题

答案：ABD

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监督学习的学习数据既有特征（feature），也有标签（label）

点击查看答案

若一个属性可以从其他属性中推演出来，那这个属性就是（）

A. 结构属性

B. 冗余属性

C. 模式属性

D. 集成属性

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训练CNN时，可以对输入进行旋转、平移、缩放（增强数据）等预处理提高模型泛化能力

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EM算法通过迭代求L(theta)=logP(Y|theta)的（），每次迭代交替进行求期望和求极大化。

A. 无偏估计

B. 极大似然估计

C. 区间估计

D. 有偏估计

解析：EM算法通过迭代求L(theta)=logP(Y|theta)的极大似然估计，每次迭代交替进行求期望和求极大化。

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示例学习又称为实例学习，它是通过环境中若干与某个概念有关的例子，经归纳得出的一般性概念的一种学习方法。()

点击查看答案

在Python文件操作中，使用关键字（）可以在文件访问后自动将其关闭。

A. With

B. assert

C. nonlocal

D. break

点击查看答案

()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

点击查看答案

由于现代的语音处理技术都以数字计算为基础，因此也称其为数字语音信号处理。

点击查看答案

彩色图像中，每个像素点通常采用（）表示色彩值

A. 一个值

B. 二个值

C. 三个值

D. 四个值

解析：彩色图像通常采用红（R）、绿(G)、蓝(B)表示色彩值

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TensorFlow程序开发时经常会使用到placeholder，placeholder是指

A. 常量

B. 变量

C. 张量

D. 占位符

解析：Placeholder的中文意思就是占位符因为每增加一个常量,TensorFlow都会在计算图中增加一个结点,所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图,而占位符却可以解决这一点,它只会拥有占位符这一个结点

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