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绝大多数统计和数据挖掘算法是按照()来实现的。

A、关系型$;$实践型$;$参考型$;$互联型

答案：A

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对分类问题，若类别数目为N，则最后一个全连接层的神经元数目必须为N

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Python不支持char数据类型

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DSSM模型总的来说可以分成哪几层结构，分别是（）

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把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质,会导致泛化性能下降。__

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表达式 list(range(5)) 的值为________。

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在抽样估计中，随着样本容量的增大，样本统计量接近总体参数的概率就越大，这一性质称为()

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RNN引入了循环的概念，但是在实际过程中却出现了初始信息随时间消失的题，即长期依赖（Long-TermDependencies）问题，所以引入（）。

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随着集成中个体分类器（相互独立）数目T的增大，集成的错误率将呈(___)_下降，最终趋向于零

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关于列表数据结构，下面描述正确的是

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自动机器学习技术是提升工程化能力的重要能力。

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随便搞的题库做做

绝大多数统计和数据挖掘算法是按照()来实现的。

A、关系型$;$实践型$;$参考型$;$互联型

答案：A

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对分类问题，若类别数目为N，则最后一个全连接层的神经元数目必须为N

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DSSM模型总的来说可以分成哪几层结构，分别是（）

A. 表示层、匹配层$;$输入层、匹配层$;$输入层、表示层$;$输入层、表示层和匹配层。

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把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质,会导致泛化性能下降。__

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表达式 list(range(5)) 的值为________。

A. [0, 1, 2, 3, 4]$;$[1, 2, 3, 4, 5]$;$[0, 1, 2, 3, 4, 5]$;$[1,2,3,4]

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在抽样估计中，随着样本容量的增大，样本统计量接近总体参数的概率就越大，这一性质称为()

A. 无偏性$;$有效性$;$及时性$;$一致性

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RNN引入了循环的概念，但是在实际过程中却出现了初始信息随时间消失的题，即长期依赖（Long-TermDependencies）问题，所以引入（）。

A. CNN$;$LSTM$;$GRU$;$BERT

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随着集成中个体分类器（相互独立）数目T的增大，集成的错误率将呈(___)_下降，最终趋向于零

A. 指数级$;$对数级$;$线性级$;$平方级

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关于列表数据结构，下面描述正确的是

A. 可以不按顺序查找元素$;$必须按顺序插入元素$;$不支持in运算符$;$所有元素类型必须相同

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自动机器学习技术是提升工程化能力的重要能力。

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