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常用的聚类模型评价指标包括

A、调整兰德系数$;$轮廓系数$;$基尼系数$;$Jaccard系数

答案:ABD

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以下用C语言开发的Python解释器是( )
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-f8f0-c07f-52a228da6004.html
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下列贝叶斯描述错误的是(___)
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网络训练时,常会遇到很多问题,对于梯度消失问题,我们可以通过选择使用以下哪种函数减轻该问题?
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为数据的总体分布建模;把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务?()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-00b0-c07f-52a228da601c.html
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如果我们用了一个过大的学习速率会发生什么?()
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多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。 下列哪一种方法可能是解决此问题的最好选择?
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人工智能的目的是让机器能够(),以实现某些脑力劳动的机械化
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二分类问题使用(___)检验。
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()的思想是给定训练样例集将样例投影到一条直线上,使得同样例的投影点尽可能接近、异类样例投影点尽可能远离;在对新样本进行分类时,将其投影到同样的这条直线上,再根据投影点的位置来确定样本的类别.
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f9d8-c07f-52a228da602f.html
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决策树学习的关键是如何从候选属性集中选择一个最有助于分类实例的属性,而其选择是以()为依据的
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9448-c07f-52a228da6020.html
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随便搞的题库做做

常用的聚类模型评价指标包括

A、调整兰德系数$;$轮廓系数$;$基尼系数$;$Jaccard系数

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相关题目
以下用C语言开发的Python解释器是( )

A. JPython$;$IronPython$;$CPython$;$PyPy

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-f8f0-c07f-52a228da6004.html
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下列贝叶斯描述错误的是(___)

A. 贝叶斯是概率框架下实施决策的基本方法;$;$贝叶斯基于概率和误判损失来选择最优的类别标记;$;$贝叶斯中期望损失定义为风险;$;$贝叶斯判定准则为最大化总体风险;

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网络训练时,常会遇到很多问题,对于梯度消失问题,我们可以通过选择使用以下哪种函数减轻该问题?

A. Relu 函数$;$Sigmoid 函数$;$tanh 函数$;$Softsign 函数

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-da98-c07f-52a228da6026.html
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为数据的总体分布建模;把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务?()

A. 探索性数据分析$;$建模描述$;$预测建模$;$寻找模式和规则

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-00b0-c07f-52a228da601c.html
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如果我们用了一个过大的学习速率会发生什么?()

A. 神经网络会收敛
$;$不好说
$;$都不对
$;$神经网络不会收敛

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-c328-c07f-52a228da6038.html
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多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。 下列哪一种方法可能是解决此问题的最好选择?

A. 随机森林分类器$;$卷积神经网络$;$梯度爆炸$;$上述所有方法

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d2c8-c07f-52a228da6007.html
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人工智能的目的是让机器能够(),以实现某些脑力劳动的机械化

A. 模拟、延伸和扩展人的智能$;$和人一样工作$;$完全代替人的大脑$;$彻底的替代人类

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-95f8-c07f-52a228da6004.html
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二分类问题使用(___)检验。

A. 二项检验$;$t检验$;$交叉验证t检验$;$McNemar检验

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6238-c07f-52a228da601f.html
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()的思想是给定训练样例集将样例投影到一条直线上,使得同样例的投影点尽可能接近、异类样例投影点尽可能远离;在对新样本进行分类时,将其投影到同样的这条直线上,再根据投影点的位置来确定样本的类别.

A. 多分类学习$;$对数几率回归$;$线性判别分析$;$多分类学习

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f9d8-c07f-52a228da602f.html
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决策树学习的关键是如何从候选属性集中选择一个最有助于分类实例的属性,而其选择是以()为依据的

A. 分类$;$聚类$;$概率$;$信息熵

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