假设有2个集合set1={＇name1＇,＇name2＇,＇name4＇}
和set2={＇name2＇,＇name3＇,＇name5＇}，则set1.symmetric_difference(set2)的返回值是:___________set1.difference(set2)的返回值是_______

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深度学习源于人工神经网络的研究。

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关于归一化描述正确的是（）。

强化学习中的两种免模型学习是（）、（）。

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以下哪些机器学习算法可以不对特征做归一化处理（）

A、随机森林

B、逻辑回归

C、 SVM

D、 GBDT

答案：AD

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要实现将实数型变量a的值保留三位小数，以下python可以实现的是（）

A. A．a%0.001 B．a//0.001 C．round(a,3) D．round(3,a)

解析：本题主要考查Python函数。round(x,n)方法返回 x 的小数点四舍五入到n个数字，故要实现将实数型变量a的值保留三位小数，可以使用语句round(a,3)，故本题选C选项。

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当训练数据较少时更()发生过拟合。

A. 不容易

B. 容易

C. 不会

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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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下面对误差反向传播 (error back propagation, BP)描述不正确的是

A. BP算法是一种将输出层误差反向传播给隐藏层进行参数更新的方法

B. BP算法将误差从后向前传递，获得各层单元所产生误差，进而依据这个误差来让各层单元修正各单元参数

C. 对前馈神经网络而言，BP算法可调整相邻层神经元之间的连接权重大小

D. 在BP算法中，每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数

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用来显示文件内容的命令有？（）

A. cat

B. more

C. less

D. head

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半监督学习可以进一步划分为（）

A. 纯半监督学习

B. 直推学习

C. 假设学习

D. 聚类学习

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A. {＇name1＇,＇name2＇,＇name4＇}

B. {＇name1＇,＇name4＇}

C. {＇name1＇, ＇name2＇, ＇name3＇, ＇name4＇, ＇name5＇}

D. {＇name1＇,＇name3＇,＇name4＇,＇name5＇}

解析：见函数库

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深度学习源于人工神经网络的研究。

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关于归一化描述正确的是（）。

A. 归一化可以预防过拟合

B. 归一化没有实质作用

C. 归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间

D. 归一化是一种激活函数

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强化学习中的两种免模型学习是（）、（）。

A. 逆强化学习

B. 时序差分学习

C. 蒙特卡罗强化学习

D. 模仿学习

解析：在现实的强化学习任务中，环境的转移概率、奖赏函数往往很难得知，甚至很难知道环境中一共有多少状态，若学习算法不依赖于环境建模，则称为“免模型学习”，包括蒙特卡罗强化学习和时序差分学习

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