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下列不属于数据预处理和特征工程的流程的是

A、数据获取$;$数据清洗$;$模型解释$;$数据标准化

答案：C

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神经网络可以按（） 
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0590-c07f-52a228da6018.html
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假设我们要解决一个二类分类问题，我们已经建立好了模型，输出是0或1，初始时设阈值为05，超过05概率估计，就判别为1，否则就判别0；如果我们现在用另一个大于05的阈值，那么现在关于模型说法，正确的是？1模型分类的召回率会降低或不变2模型分类的召回率会升高3模型分类准确率会升高或不变 4模型分类准确率会降低
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9830-c07f-52a228da6038.html
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傅里叶变换有下列哪些特点？（ ）
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4目前，多数NoSQL数据库是针对特定应用场景研发出来的，其设计遵循()原则，更加强调读写效率、数据容量以及系统可扩展性。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-0498-c07f-52a228da601d.html
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深度学习建模编写方式中，动态图模式（声明式编程范式，类比C++）：先编译后执行的方式。用户需预先定义完整的网络结构，再对网络结构进行编译优化后，才能执行获得计算结果
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自动识别系统属于人工智能哪个应用领域？（ ）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a980-c07f-52a228da6011.html
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到目前为止，有少数通用的人工智能技术，所有大部分人工智能应用都是被限定在特定场景中，而少数则可能“通吃。
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边缘侧设备的样本数据可通过（）套件上传至样本库。
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特征构建指的是从原始数据中人工的构建新的特征。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f8e0-c07f-52a228da601b.html
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异常值的处理方法常用有（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0590-c07f-52a228da602f.html
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单选题
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下列不属于数据预处理和特征工程的流程的是

A、数据获取$;$数据清洗$;$模型解释$;$数据标准化

答案：C

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神经网络可以按（） 

A. 学习方式分类$;$网络结构分类$;$网络的协议类型分类$;$网络的活动方式分类

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假设我们要解决一个二类分类问题，我们已经建立好了模型，输出是0或1，初始时设阈值为05，超过05概率估计，就判别为1，否则就判别0；如果我们现在用另一个大于05的阈值，那么现在关于模型说法，正确的是？1模型分类的召回率会降低或不变2模型分类的召回率会升高3模型分类准确率会升高或不变 4模型分类准确率会降低

A. 1$;$2$;$1和3$;$2和4

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9830-c07f-52a228da6038.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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4目前，多数NoSQL数据库是针对特定应用场景研发出来的，其设计遵循()原则，更加强调读写效率、数据容量以及系统可扩展性。

A. EASY原则$;$READ原则$;$BASE原则$;$BASIC原则

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-0498-c07f-52a228da601d.html
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深度学习建模编写方式中，动态图模式（声明式编程范式，类比C++）：先编译后执行的方式。用户需预先定义完整的网络结构，再对网络结构进行编译优化后，才能执行获得计算结果
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-b770-c07f-52a228da6008.html
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自动识别系统属于人工智能哪个应用领域？（ ）

A. 自然语言系统
$;$机器学习
$;$专家系统
$;$人类感官模拟

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到目前为止，有少数通用的人工智能技术，所有大部分人工智能应用都是被限定在特定场景中，而少数则可能“通吃。
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边缘侧设备的样本数据可通过（）套件上传至样本库。

A. 云机协同$;$云边协同$;$数据传输$;$文件同步

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特征构建指的是从原始数据中人工的构建新的特征。
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异常值的处理方法常用有（）

A. 删除含有异常值的记录$;$将异常值视为缺失值，交给缺失值处理方法来处理$;$用平均值来修正$;$保留异常值

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