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Jupyter Notebook是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。

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Python内置函数______用来返回序列中的最小元素。
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层次聚类算法中数据集的划分可采用的策略为()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0978-c07f-52a228da6028.html
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当采用K-距离的方法选择DBSCAN的Eps和MinPts参数时,如果设置的K的值太大,则小簇(尺寸小于K的簇)可能会被标记为
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边缘分布(Marginal Distribution)指在概率论和统计学的多维随机变量中,只包含其中()的概率分布。
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逻辑回归模型是解决什么问题的模型?
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回归算法预测的标签是?
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在分布式隐私保护机器学习系统中,()可为其提供算力支持。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-fcd8-c07f-52a228da6002.html
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关于“与/或”图表示法的叙述中,正确的是: 。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6238-c07f-52a228da600b.html
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()预测是正类的样本中,真正为正类的样本所占预测是正类的样本的比例;()在真实的正类的样本中,被预测出是正类的样本所占的比例。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9830-c07f-52a228da6031.html
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关于谓词逻辑,下列描述正确的是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ea38-c07f-52a228da6013.html
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Python内置函数______用来返回序列中的最小元素。

A. least()$;$min()$;$mini()$;$max()

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层次聚类算法中数据集的划分可采用的策略为()

A. “自底向上”的聚合策略$;$“自底向上”的分拆策略$;$“自顶向下”的聚合策略$;$“自顶向下”的分拆策略

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0978-c07f-52a228da6028.html
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当采用K-距离的方法选择DBSCAN的Eps和MinPts参数时,如果设置的K的值太大,则小簇(尺寸小于K的簇)可能会被标记为

A. 噪声$;$核心簇$;$边界簇$;$以上都不对

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边缘分布(Marginal Distribution)指在概率论和统计学的多维随机变量中,只包含其中()的概率分布。

A. 单一变量$;$部分变量$;$全部变量$;$边缘变量

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6df0-c07f-52a228da6018.html
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逻辑回归模型是解决什么问题的模型?

A. 分类问题$;$聚类问题$;$回归问题

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回归算法预测的标签是?

A. 自变型$;$离散型$;$应变型$;$连续型

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在分布式隐私保护机器学习系统中,()可为其提供算力支持。

A. DDR$;$DRAM$;$SRAM$;$FPGA

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关于“与/或”图表示法的叙述中,正确的是: 。

A. “与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形,用来描述各部分的因果关系。$;$“与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形,用来描述各部分之间的不确定关系。$;$“与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图,用来描述某类问题的层次关系。$;$“与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图,用来描述某类问题的求解过程。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6238-c07f-52a228da600b.html
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()预测是正类的样本中,真正为正类的样本所占预测是正类的样本的比例;()在真实的正类的样本中,被预测出是正类的样本所占的比例。

A. 召回率;准确率$;$召回率;召回率$;$准确率;准确率$;$准确率;召回率

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9830-c07f-52a228da6031.html
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关于谓词逻辑,下列描述正确的是()

A. 紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域$;$在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元$;$仅个体变元被量化的谓词成为一阶谓词$;$个体变元、函数符号和谓词符号都被量化的谓词成为二阶谓词

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