APP下载

首页

IT互联网

随便搞的题库做做

搜索

随便搞的题库做做

题目内容

(

单选题

)

强化学习是（）领域的一类学习问题

A、机器学习$;$自然语言处理$;$nlp$;$cv

答案：A

随便搞的题库做做

resnet可以很好解决梯度消失问题

点击查看题目

Nave Bayes（朴素贝叶斯）是一种特殊的Bayes分类器，特征变量是X，类别标签是C，它的一个假定是（）

点击查看题目

当前，各国人工智能治理侧重各有不同，但整体上呈现加速演进态势，即从初期构建以“软法”为导向的社会规范体系，开始迈向以“硬法”为保障的风险防控体系。

点击查看题目

能够提取出图片边缘特征的网络是()。

点击查看题目

设随机变量α在区间(0,7)上服从均匀分布，则方程X²+αX+1=0有实根的概率为()

点击查看题目

（）是一种基于树结构进行决策的算法。

点击查看题目

关于神经网络，下列说法正确的是

点击查看题目

PIL库中常用的图片的融合或者合成函数有哪些？

点击查看题目

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

点击查看题目

输入图片通常包含多个通道，例如彩色照片有RGB一个通道

题目内容

(

单选题

)

手机预览

随便搞的题库做做

强化学习是（）领域的一类学习问题

A、机器学习$;$自然语言处理$;$nlp$;$cv

答案：A

相关题目

resnet可以很好解决梯度消失问题

点击查看答案

Nave Bayes（朴素贝叶斯）是一种特殊的Bayes分类器，特征变量是X，类别标签是C，它的一个假定是（）

A. 各类别的先验概率P(C)是相等的
$;$以0为均值，sqr(2)/2为标准差的正态分布
$;$特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量
$;$P(X|C)是高斯分布

点击查看答案

能够提取出图片边缘特征的网络是()。

A. 卷积层$;$池化层$;$全连接层$;$输出层

点击查看答案

设随机变量α在区间(0,7)上服从均匀分布，则方程X²+αX+1=0有实根的概率为()

A. 1/7$;$2/7$;$4/7$;$5/7

点击查看答案

（）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

点击查看答案

关于神经网络，下列说法正确的是

A. 增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率$;$增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率$;$减少网络层数，可能会减少测试集分类错误率$;$减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率

点击查看答案

PIL库中常用的图片的融合或者合成函数有哪些？

A. PIL.image.beta_composite(im1,im2)$;$PIL.image.alpha_composite(im1,im2)$;$PIL.image.blend(im1,im2,alpha)$;$PIL.Image.composite(im1,im2,mask)

点击查看答案

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

点击查看答案

输入图片通常包含多个通道，例如彩色照片有RGB一个通道

类似热门题库

HCNA-Security知识练习复习题库

大学信息技术基础_复习资料

网上培训练习题库