数据可视化技术可以将所有数据的特性通过（）的方式展现出来
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主成分分析是一种数据降维和去除相关性的方法，它通过（）将向量投影到低维空间。
A. 线性变换$;$非线性变换$;$拉布拉斯变换$;$z变换
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属于深度学习模型的选项是？
A. 朴素贝叶斯$;$深度残差网络$;$卷积神经网络CNN$;$循环神经网络RNN
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AdaGrad使用的是一阶差分(firstorderdifferentiation)
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在前馈神经网络中，误差后向传播（BP算法）将误差从输出端向输入端进行传输的过程中，算法会调整前馈神经网络的什么参数
A. 输入数据大小 $;$神经元和神经元之间连接有无$;$相邻层神经元和神经元之间的连接权重$;$同一层神经元之间的连接权重
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()是SVM（支持向量机）的基本概念
A. 线性分类$;$方差分析$;$分层聚类$;$关联规则
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假设有列表 a = [＇name＇, ＇age＇, ＇sex＇]和 b = [＇Dong＇, 38, ＇Male＇]，请使用一个语句将这两个列表的内容转换为字典，并且以列表 a中的元素为“键”，以列表 b中的元素为“值”，这个语句可以写为
A. c=dict(zip(b,a))&;&c=dict(zip(a,b))&;&c=dict(list(a,b))&;&c=dict(list(b,a))
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关于bagging下列说法错误的是：（）
A. 各基分类器之间有较强依赖，不可以进行并行训练。
$;$ 最著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林。
$;$ 当训练样本数量较少时，子集之间可能有重叠。
$;$ 为了让基分类器之间互相独立，需要将训练集分为若干子集。
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手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。
A. 784;10$;$28;10$;$784;1$;$28;1
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OCR是指对文本书面资料（印刷字体、手写字体）的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程，其中文全程是（）。
A. 光学字符识别$;$文字识别$;$字符识别$;$书面识别
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