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感知机学习算法可以直观解释为:当一个实例点被误分类,即位于分离超平面的错误一侧时,则调整模型权重,使分离超平面向该误分类点的一侧移动,以减少该误分类点与超平面之间的距离,直至超平面越过该误分类点使其被正确分类。

答案:A

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在python编程中,已知x=43,ch=‘A’,y = 1,则表达式(x>=y and ch<‘b’ and y)的值是0
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-f8f0-c07f-52a228da601a.html
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在Python程序中,已知x=2,y=1,当执行语句y+=x*2,y的值是( )
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-f8f0-c07f-52a228da601d.html
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统计描述的种类主要包括均值、百分位数、中位数、众数、全距和方差等,()是指如果将一组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9830-c07f-52a228da6002.html
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并发是指多个任务同时执行,使用 Python 中多进程可以完成并发操作
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e180-c07f-52a228da602b.html
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传统程序无学习能力,通过规则+数据=答案,正确率没有变化()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-abb8-c07f-52a228da600c.html
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在CNN中,梯度下降法的作用是()。
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数字孪生关键技术标准:包括物理实体标准、虚拟实体标准、孪生数据标准、连接与集成标准、服务标准五部分,保证数字孪生实施中的关键技术的有效性,破除协作开发和模块互换性的技术壁垒。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-5410-c07f-52a228da603a.html
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Linux系统中,一般把命令 ls 定义为 ls --color 的别名,以便以不同颜色来标识不同类型的文件。但是,如何能够使用原先的ls命令?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-d9b0-c07f-52a228da6022.html
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检索的()和基于反事实学习的检索和推荐模型已经成为信息检索领域重要的研究方向
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f5f0-c07f-52a228da6006.html
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关于随机森林平均精确率减少,以下说法不正确的是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6a08-c07f-52a228da602f.html
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感知机学习算法可以直观解释为:当一个实例点被误分类,即位于分离超平面的错误一侧时,则调整模型权重,使分离超平面向该误分类点的一侧移动,以减少该误分类点与超平面之间的距离,直至超平面越过该误分类点使其被正确分类。

答案:A

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A. 3 $;$4 $;$5 $;$6

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统计描述的种类主要包括均值、百分位数、中位数、众数、全距和方差等,()是指如果将一组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值

A. 均值$;$百分位数$;$中位数$;$众数

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A. 对$;$

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Linux系统中,一般把命令 ls 定义为 ls --color 的别名,以便以不同颜色来标识不同类型的文件。但是,如何能够使用原先的ls命令?

A. \ls$;$;ls$;$ls $$ $;$ls --noalias

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A. 公平性$;$真实性$;$快速性$;$准确性

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A. 平均精确率是直接度量每个特征对模型精确率的影响 $;$平均精确率不改动每个特征的特征值在不同样本中的顺序 $;$对于不重要的特征来说,顺序变动对模型精确率影响也会很大 $;$以上都不对

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