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非线性SVM中,核函数的选择对于SVM的性能至关重要()

答案:A

解析:非线性SVM中,核函数的选择对于SVM的性能至关重要()

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一副照片在存放过程中出现了很多小的噪点,对其扫描件进行
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Transformer由且仅由()和()组成。只要计算资源够,可以通过堆叠多层Transformer来搭建复杂网络。
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结构化程序设计的基本原则包括
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Apriori算法主要使用标准的发现关联规则的步骤,先发现数据中的(),然后从中产生关联规则。
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对比学习的核心训练信号是图片的“()”。
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在进行主成分分析时,应使第一主成分在总方差中所占的比重( )。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-f248-c021-5dd340f2240f.html
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在分类问题中,我们经常会遇到正负样本数据量不等的情况,比如正样本为 10w条数据,负样本只有 1w条数据,以下最合适的处理方法是
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Bagging是一个低效的集成学习算法
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-d6f0-c021-5dd340f22422.html
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GMM-HMM模型中,GMM主要用于求某一因素的概率,HMM主要用于对每个文本-语音对建模。
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下面哪个不是人工智能的主要研究流派?
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非线性SVM中,核函数的选择对于SVM的性能至关重要()

答案:A

解析:非线性SVM中,核函数的选择对于SVM的性能至关重要()

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一副照片在存放过程中出现了很多小的噪点,对其扫描件进行

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对比学习的核心训练信号是图片的“()”。

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B. 可移植性

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在进行主成分分析时,应使第一主成分在总方差中所占的比重( )。

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解析:在进行主成分分析时,应使第一主成分在总方差中所占的比重最大。

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在分类问题中,我们经常会遇到正负样本数据量不等的情况,比如正样本为 10w条数据,负样本只有 1w条数据,以下最合适的处理方法是

A. 将负样本重复 10 次,生成 10w 样本量,打乱顺序参与分类&;&直接进行分类,可以最大限度利用数据&;&从 10w 正样本中随机抽取 1w 参与分类&;&将负样本每个权重设置为 10,正样本权重为 1,参与训练过程

解析:基础概念

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Bagging是一个低效的集成学习算法

A. 正确

B. 错误

C. nan

D. nan

解析:见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-d6f0-c021-5dd340f22422.html
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GMM-HMM模型中,GMM主要用于求某一因素的概率,HMM主要用于对每个文本-语音对建模。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e200-c021-5dd340f2242a.html
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下面哪个不是人工智能的主要研究流派?

A. 符号主义

B. 连接主义

C. 行为主义

D. 模拟主义

解析:人工智能主要研究流派为符号主义、连接主义和行为主义

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e6e0-c021-5dd340f22415.html
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