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图像处理中无损压缩的目的是（）

A、滤除图像中的不相干信号$;$滤除图像中的高频信号$;$滤除图形中的低频信号$;$滤除图像中的冗余信号

答案：D

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以下关于人工智能概念的描述中，错误的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a3e8-c07f-52a228da601e.html
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将输出标记的对数作为线性模型逼近的目标是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6620-c07f-52a228da600a.html
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对没有标签的数据进行分类的问题属于机器学习中哪一类问题（ ）。
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一个完整机器学习项目需要以下哪些流程？①抽象成数学问题②获取数据③特征预处理与特征选择④训练模型与调优⑤模型诊断与融合⑥上线运行
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随机森林是Bagging的一个扩展变体，它在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了()选择。
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Boosting是一可将弱学习器提升为强学习器的算法，最著名的代表是
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最初的决策树算法是心理学家兼计算机科学家EBHunt1962年在研究人类的概念学习过程时提出的CLS，这个算法确立了决策树()的学习策略
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缩略图不能直接双击打开，要使用PIL.Image的（）读取，然后使用（）方法进行显示。
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在以下模型中，训练集不需要标注信息的是()
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在使用scikit-learn里面的交叉验证对回归模型进行评估时，根据平均绝对误差给模型打分，则下面代码的划线处 应填上（ ），scores的分数越（ ），说明回归模型的性能越好。代码：scores = cross_val_score(lm, X, y, cv=5, scoring = ＇_______________＇)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-c328-c07f-52a228da6004.html
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单选题
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图像处理中无损压缩的目的是（）

A、滤除图像中的不相干信号$;$滤除图像中的高频信号$;$滤除图形中的低频信号$;$滤除图像中的冗余信号

答案：D

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以下关于人工智能概念的描述中，错误的是

A. 人工智能英文翻译是Artificial Intelligence$;$人工智能使计算机能实现更高层次应用$;$人工智能就是机器学习$;$人工智能是对人的意识、思维过程进行模拟

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a3e8-c07f-52a228da601e.html
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将输出标记的对数作为线性模型逼近的目标是

A. 对数几率回归$;$对数线性回归$;$极大似然法$;$正则化

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6620-c07f-52a228da600a.html
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对没有标签的数据进行分类的问题属于机器学习中哪一类问题（ ）。

A. 回归$;$分类$;$聚类$;$强化

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-00b0-c07f-52a228da600b.html
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A. ①②③④⑤$;$②③④⑤⑥$;$①②③④⑤⑥$;$①②④⑤⑥

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随机森林是Bagging的一个扩展变体，它在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了()选择。

A. 随机属性$;$分支属性$;$机器属性 $;$以上都不对

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Boosting是一可将弱学习器提升为强学习器的算法，最著名的代表是

A. Bagging$;$ 随机森林$;$AdaBoost$;$ 决策树

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最初的决策树算法是心理学家兼计算机科学家EBHunt1962年在研究人类的概念学习过程时提出的CLS，这个算法确立了决策树()的学习策略

A. 分而治之$;$合而治之$;$自下而上$;$自上而下

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9c18-c07f-52a228da600d.html
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缩略图不能直接双击打开，要使用PIL.Image的（）读取，然后使用（）方法进行显示。

A. read$;$open$;$dis()$;$show()

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-ed38-c07f-52a228da6029.html
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在以下模型中，训练集不需要标注信息的是()

A. k-means$;$线性回归$;$神经网络$;$决策树

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f208-c07f-52a228da6019.html
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在使用scikit-learn里面的交叉验证对回归模型进行评估时，根据平均绝对误差给模型打分，则下面代码的划线处 应填上（ ），scores的分数越（ ），说明回归模型的性能越好。代码：scores = cross_val_score(lm, X, y, cv=5, scoring = ＇_______________＇)

A. neg_mean_absolute_error，高$;$mean_absolute_error，高$;$mean_absolute_error，低$;$neg_mean_absolute_error，低

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-c328-c07f-52a228da6004.html
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