代码 model.fit(mnist.train.inmage,mnist.train.labels.epochs=5)中的 epochs 参数代表?
A. 全体训练集将被训练 5 次$;$全体测试集将被测试 5 次$;$全体训练集将被分为 6 份$;$全体训练集将被分为 5 份
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深度学习的步骤：（）、（）、（）
A. 效果评估$;$建立模型$;$损失函数$;$参数学习
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强化学习的目标是找到（）的策略
A. 最小损失函数$;$最大化收益$;$局部最优解$;$全局最优解
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下列语句输出正确的是
i = [＇a＇, ＇b＇]
l = [1, 2]
print (dict([l,i]))
A. {‘b’: 2, ＇a＇: 1}&;&{‘a’: 2, ‘b＇: 1}&;&{1: 2, ＇a＇: ＇b＇}&;&{2: 1, ＇b＇: ＇a＇}
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下列哪些项是决策树常用的属性选择指标（）
A. Gini系数$;$信息增益$;$信息增益率$;$距离平方和
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将训练集随机等分为k份,选择其中的1份为测试集,另外k-1份作为训练集进行训练,进而可以进行k次训练和测试,最后返回这k个测试结果的均值，这种评估模型的方法叫做(____)。
A. 留一交叉验证 $;$留出法$;$自助法$;$k折交叉验证
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神经网络感知机只有()神经元进行激活函数处理，即只拥有一层功能神经元。
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KNN不需要进行训练
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LR更侧重全局优化，而树模型主要是局部的优化。
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使用print()函数无法将信息写入文件。
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