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随便搞的题库做做
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随便搞的题库做做
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()城市大脑目前已在杭州、苏州、上海、衢州、澳门、马来西亚等城市和国家落地,覆盖交通、平安、市政建设、城市规划等领域,是目前全球最大规模的人工智能公共系统之一。

A、浪潮云$;$华为云$;$阿里云$;$海尔云

答案:C

随便搞的题库做做
Word Embedding是NLP语言模型中对单词处理的一种方式,这种技术会把单词或者短语映射到一个N维的数值化向量,核心就是一种映射关系,主要分为两种方式( )。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a598-c07f-52a228da6024.html
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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
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bf40-c07f-52a228da601d.html
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以下机器学习中,在数据预处理时,不需要考虑归一化处理的是:()
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语义网络中的节点可以表示各种事物、概念、情况、属性、动作、状态。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a980-c07f-52a228da6021.html
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()是数据库管理系统运行的基本工作单位。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9060-c07f-52a228da6011.html
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一个好的学习训练模型应该是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-de80-c07f-52a228da6022.html
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神经网络的感知机由()两层神经元组成。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a000-c07f-52a228da602a.html
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( )是一种基于树结构进行决策的算法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ee20-c07f-52a228da6033.html
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通常所用的集合,可以描述为()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a3e8-c07f-52a228da6013.html
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基于 sklearn 用机器学习模型进行数据分析与数据挖掘的关键步骤为 load_data()、create_model() 、 model.fit()、model.transform()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e950-c07f-52a228da6004.html
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单选题
)
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随便搞的题库做做

()城市大脑目前已在杭州、苏州、上海、衢州、澳门、马来西亚等城市和国家落地,覆盖交通、平安、市政建设、城市规划等领域,是目前全球最大规模的人工智能公共系统之一。

A、浪潮云$;$华为云$;$阿里云$;$海尔云

答案:C

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Word Embedding是NLP语言模型中对单词处理的一种方式,这种技术会把单词或者短语映射到一个N维的数值化向量,核心就是一种映射关系,主要分为两种方式( )。

A. 函数映射$;$one hot encoding$;$word2vec$;$塌缩式映射

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a598-c07f-52a228da6024.html
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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

A. 只有 1$;$只有 2$;$ 只有 3$;$ 都正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bf40-c07f-52a228da601d.html
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以下机器学习中,在数据预处理时,不需要考虑归一化处理的是:()

A. logistic回归
$;$SVM
$;$树形模型
$;$神经网络

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-c710-c07f-52a228da6005.html
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语义网络中的节点可以表示各种事物、概念、情况、属性、动作、状态。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a980-c07f-52a228da6021.html
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()是数据库管理系统运行的基本工作单位。

A. 事务$;$数据仓库$;$数据单元$;$D数据分析

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一个好的学习训练模型应该是()。

A. 模型应该简单(防止过拟合);$;$在训练时最小化错误率(提高在训练集上的准确率)$;$可以利用已知的数据特性,例如稀疏、低秩等$;$将模型函数正则化

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-de80-c07f-52a228da6022.html
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神经网络的感知机由()两层神经元组成。

A. 输入层$;$输出层$;$感知层$;$网络层

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a000-c07f-52a228da602a.html
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( )是一种基于树结构进行决策的算法。

A. 轨迹跟踪$;$决策树$;$数据挖掘$;$K近邻算法

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ee20-c07f-52a228da6033.html
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通常所用的集合,可以描述为()。

A. 一个集合$;$一个映射$;$一个概率空间$;$一个线性空间

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a3e8-c07f-52a228da6013.html
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基于 sklearn 用机器学习模型进行数据分析与数据挖掘的关键步骤为 load_data()、create_model() 、 model.fit()、model.transform()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e950-c07f-52a228da6004.html
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