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下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合？ 1 树的数量
2 树的深度3 学习速率
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()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。
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LSA(Latent Semantic Analysis)是一种自然语言处理算法，通过矩阵的奇异值分解到达聚类的目的
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采用生理模拟和神经计算方法的人工智能研究被称为（）
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数字孪生是对物理实体或系统具有高度完整性的数字克隆，但不能与物理世界实现实时交互。
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下面的Python开发包中，属于深度学习框架的有（）
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（）是建立在numpy基础上的高效数据分析处理库，是Python的重要数据分析库。
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方差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了学习算法本身的拟合能力。
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以下()不属于机器学习中基于实例学习方法。
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人工智能领域通常所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行（)
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