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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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剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著，有实验研究表明，在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。

A、0.2$;$0.25$;$30%  $;$0.35

答案：B

随便搞的题库做做
考虑某个具体问题时，你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络？
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-caf8-c07f-52a228da602f.html
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二分类过程中，我们可将任意类别设为正例
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Root 用户无法在装有 Atlas300 (3000)
加速卡的服务器上安装 DDK
(DeviceDevelopment Kit)，只能使用
普通用户进行安装。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e180-c07f-52a228da6009.html
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以下哪些算法是分类算法？
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下列神经网络特点描述错误的是(___)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-fdc0-c07f-52a228da6001.html
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深度学习源于人工神经网络的研究。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-ed28-c07f-52a228da601a.html
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下列哪个模型属于无监督学习
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在算法层面，超大规模（）等成为近两年最受关注的热点之一，不断刷新各领域榜单。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-5410-c07f-52a228da601d.html
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图像分类是指根据各自在图像信息中所反映的不同特征， 把不同类别的目标
区分开来的图像处理方法
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a7d0-c07f-52a228da600b.html
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（）年是元宇宙元年，互联网迭代升级的大幕就此拉开。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-57f8-c07f-52a228da6013.html
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题目内容
(
单选题
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随便搞的题库做做

剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著，有实验研究表明，在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。

A、0.2$;$0.25$;$30%  $;$0.35

答案：B

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随便搞的题库做做
相关题目
考虑某个具体问题时，你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络？

A. 把除了最后一层外所有的层都冻结，重新训练最后一层$;$对新数据重新训练整个模型$;$只对最后几层进行调参(fine tune)$;$对每一层模型进行评估，选择其中的少数来用

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-caf8-c07f-52a228da602f.html
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二分类过程中，我们可将任意类别设为正例
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-da98-c07f-52a228da6016.html
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Root 用户无法在装有 Atlas300 (3000)
加速卡的服务器上安装 DDK
(DeviceDevelopment Kit)，只能使用
普通用户进行安装。

A. TRUE$;$FALSE

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e180-c07f-52a228da6009.html
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以下哪些算法是分类算法？

A. DBSCAN$;$C4.5$;$K-Mean$;$EM

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9830-c07f-52a228da6036.html
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下列神经网络特点描述错误的是(___)

A. 适应性$;$由简单单元组成$;$广泛并行互连的网络$;$线性特性

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-fdc0-c07f-52a228da6001.html
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深度学习源于人工神经网络的研究。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-ed28-c07f-52a228da601a.html
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下列哪个模型属于无监督学习

A. KNN分类$;$逻辑回归$;$
DBSCAN$;$决策树

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a3e8-c07f-52a228da603a.html
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在算法层面，超大规模（）等成为近两年最受关注的热点之一，不断刷新各领域榜单。

A. LSTM$;$NLP$;$神经网络模型$;$预训练模型

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-5410-c07f-52a228da601d.html
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图像分类是指根据各自在图像信息中所反映的不同特征， 把不同类别的目标
区分开来的图像处理方法
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a7d0-c07f-52a228da600b.html
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（）年是元宇宙元年，互联网迭代升级的大幕就此拉开。

A. 2018$;$2019$;$2020$;$2021

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-57f8-c07f-52a228da6013.html
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