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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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fasttext利用了全局范围的词相关性

答案:B

随便搞的题库做做
训练集准确率高,测试集准确率低是欠拟合。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f8e0-c07f-52a228da600c.html
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已知列表x中包含超过5个以上的元素,那么语句 x = x[:5]+x[5:] 的作用是将列表x中的元素循环左移5位。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-f508-c07f-52a228da6012.html
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卷积神经网络做图像分类任务通常不包含:
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f208-c07f-52a228da6028.html
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以下哪些不是常见的自然语言处理的网络结构。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ee20-c07f-52a228da602c.html
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在经典的卷积神经网络模型中,Softmax 函数是跟在什么隐藏层后面的?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-da98-c07f-52a228da6028.html
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关于学习率的描述正确的是:
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f208-c07f-52a228da6025.html
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傅里叶变换有下列哪些特点?( )
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6238-c07f-52a228da6018.html
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多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。 下列哪一种方法可能是解决此问题的最好选择?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d2c8-c07f-52a228da6007.html
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自然语言中的词语需要转化为计算机可以记录处理的数据结构,通常会把自然语言中的词语转化为以下哪种数据结构:
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-de80-c07f-52a228da600b.html
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决策树模型刚建立时,有很多分支都是根据训练样本集合中的异常数据(由于噪声等原因)构造出来的。树枝修剪正是针对这类数据()问题而提出来的。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da603b.html
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fasttext利用了全局范围的词相关性

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训练集准确率高,测试集准确率低是欠拟合。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f8e0-c07f-52a228da600c.html
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已知列表x中包含超过5个以上的元素,那么语句 x = x[:5]+x[5:] 的作用是将列表x中的元素循环左移5位。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-f508-c07f-52a228da6012.html
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卷积神经网络做图像分类任务通常不包含:

A. 卷积操作$;$池化操作$;$全连接层$;$均方误差损失函数

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以下哪些不是常见的自然语言处理的网络结构。

A. LeNet
$;$Bert
$;$VGG
$;$ResNet

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ee20-c07f-52a228da602c.html
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在经典的卷积神经网络模型中,Softmax 函数是跟在什么隐藏层后面的?

A. 卷积层$;$池化层$;$全连接层$;$以上都可以

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-da98-c07f-52a228da6028.html
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关于学习率的描述正确的是:

A. 学习率和w、b一样是参数,是系统自己学习得到的$;$学习率越大系统运行速度越快$;$学习率越小系统一定精度越高$;$学习率的大小是根据不同场景程序员自己设定的,不宜太大或者太小

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f208-c07f-52a228da6025.html
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傅里叶变换有下列哪些特点?( )

A. 有频域的概念$;$均方意义下最优$;$有关于复数的运算$;$从变换结果可完全恢复原始数据

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6238-c07f-52a228da6018.html
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多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。 下列哪一种方法可能是解决此问题的最好选择?

A. 随机森林分类器$;$卷积神经网络$;$梯度爆炸$;$上述所有方法

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自然语言中的词语需要转化为计算机可以记录处理的数据结构,通常会把自然语言中的词语转化为以下哪种数据结构:

A. 标量$;$向量$;$结构体$;$有向图

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-de80-c07f-52a228da600b.html
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决策树模型刚建立时,有很多分支都是根据训练样本集合中的异常数据(由于噪声等原因)构造出来的。树枝修剪正是针对这类数据()问题而提出来的。

A. 近似$;$相同$;$不同$;$差距

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da603b.html
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