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函数root = optimize.fsolve(f, 1)是计算标量函数的零点

答案：A

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生成式对抗网络核心是对抗式，两个网络互相竞争，一个负责生成样本，那么另一个负责做什么呢？
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-ad68-c07f-52a228da6029.html
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关于线性回归说法正确的是（）
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人工校验是指打印数据输出结果，观察是否是预期的格式。实现数据处理和加载函数后，我们可以调用它读取一次数据，观察数据的shape和类型是否与函数中设置的一致
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HBase依赖()提供消息通信机制
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（）对隐含层的输入进行归一化，更好的尺度不变性（应对内部协变量偏移），更好的优化地形（输入处于不饱和区域，从而让梯度变大）
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根据技术不同，智能传感器可以分为模块式传感器、集成式传感器、混合式传感器
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计算学习理论研究的是关于通过“计算”来进行“学习”的理论
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从选手的角度看，博弈树就是一棵与或树，其特点是博弈的目标状态是初始节点,博弈树中的“或”节点和“与”节点逐层交替出现。
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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()。
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强化学习问题的三种方法分别是（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0d60-c07f-52a228da6016.html
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函数root = optimize.fsolve(f, 1)是计算标量函数的零点

答案：A

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生成式对抗网络核心是对抗式，两个网络互相竞争，一个负责生成样本，那么另一个负责做什么呢？

A. 判别$;$计算$;$统计$;$生成

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关于线性回归说法正确的是（）

A. 输入特征是非随机的且互不相关的 $;$随机误差具有零均值，同方差的特点 $;$随机误差彼此间不相关 $;$输入特征于随机误差不相关

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（）对隐含层的输入进行归一化，更好的尺度不变性（应对内部协变量偏移），更好的优化地形（输入处于不饱和区域，从而让梯度变大）

A. 归一化$;$白化$;$数据增强$;$批量归一化

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从选手的角度看，博弈树就是一棵与或树，其特点是博弈的目标状态是初始节点,博弈树中的“或”节点和“与”节点逐层交替出现。
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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

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强化学习问题的三种方法分别是（）

A. 基于价值（value-based）$;$基于策略（policy-based）$;$基于模型（model-based）$;$nan

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