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下列关于极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimate,MLE),说法正确的是？

A、MLE可能并不存在

B、MLE总是存在

C、如果MLE存在，那么它的解可能不是唯一的

D、如果MLE存在，那么它的解一定是唯一的

答案：AC

解析：见算法解析

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2012年神经网络算法只有2层，而2018年可以做到1200层，在人脸识别领域最高可达一亿分之一的误识率。

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以下说法正确的是（）。

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C(B|A)表示于规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的

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将Sigmoid激活函数改为ReLu，将有助于克服梯度消失问题

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均方误差有非常好的几何意义，它对应了常用的（）

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大数据是用来描述在我们网络的、数字的、遍布传感器的、信息驱动的世界中呈现出的数据泛滥的常用词语。大量数据资源为解决以前不可能解决的问题带来了可能性。

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（）为我们进行学习器性能比较提供了重要依据

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下列关于极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimate,MLE),说法正确的是？

A、MLE可能并不存在

B、MLE总是存在

C、如果MLE存在，那么它的解可能不是唯一的

D、如果MLE存在，那么它的解一定是唯一的

答案：AC

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C. 分类是非监督学习

D. 分类是监督学习

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极大似然估计的准确性严重依赖于所假设的概率分别形式是否符合潜在的真实数据分别

解析：正确

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C(B|A)表示于规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的

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B. 信度

C. 信任增长度

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以下说法正确的是（）。

A. 聚类是非监督学习

B. 分类是非监督学习

C. 聚类是监督学习

D. 以上都不对

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将Sigmoid激活函数改为ReLu，将有助于克服梯度消失问题

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均方误差有非常好的几何意义，它对应了常用的（）

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B. 曼哈顿距离

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大数据是用来描述在我们网络的、数字的、遍布传感器的、信息驱动的世界中呈现出的数据泛滥的常用词语。大量数据资源为解决以前不可能解决的问题带来了可能性。

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（）为我们进行学习器性能比较提供了重要依据

A. 二项检验

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