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随便搞的题库做做
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把一个高维空间变换为低维空间时，希望有一些实用的标准来衡量各个类别之间的可分离性。下列可以作为定义可分离性判据的依据的是（）。

A、判据与分类错误之间呈单调关系，判据越大，分类错误的概率越小$;$特征独立时，判据呈现叠加性$;$判据生成的度量矩阵对称，对角线元素为0，非对角线元素为正$;$加入新特征时，判据不减小。

答案：ABCD

随便搞的题库做做
现阶段的人工智能仍处于弱人工智能阶段。
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图灵测验本身具有浓重的行为主义色彩()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-abb8-c07f-52a228da6006.html
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下列既可以用于分类，又可以用于回归的机器学习算法有：
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只有非零值才重要的二元属性被称作非对称的二元属性。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6238-c07f-52a228da6001.html
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目前已有人工智能通过图灵测试
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Embedding编码有哪些特点？
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Matplotlib库中，用来绘制等值图的pyplot的基础图标函数是（）。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-d9b0-c07f-52a228da6028.html
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导数等于零是函数的极值点
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两个变量线性相关的强度以及这些变量的尺度，一般用（）来衡量。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6a08-c07f-52a228da603b.html
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根据结构不同，智能传感器可以分为（）
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多选题
)
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随便搞的题库做做

把一个高维空间变换为低维空间时，希望有一些实用的标准来衡量各个类别之间的可分离性。下列可以作为定义可分离性判据的依据的是（）。

A、判据与分类错误之间呈单调关系，判据越大，分类错误的概率越小$;$特征独立时，判据呈现叠加性$;$判据生成的度量矩阵对称，对角线元素为0，非对角线元素为正$;$加入新特征时，判据不减小。

答案：ABCD

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现阶段的人工智能仍处于弱人工智能阶段。
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下列既可以用于分类，又可以用于回归的机器学习算法有：

A. k近邻$;$逻辑回归$;$决策树$;$线性回归

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Embedding编码有哪些特点？

A. 特征稠密$;$特征稀疏$;$能够表征词与词之间的相互关系（相似度计算）$;$泛化性更好,支持语义运算sim

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Matplotlib库中，用来绘制等值图的pyplot的基础图标函数是（）。

A. plt.vlines()$;$plt.plot_date()$;$plt.contour(X,Y,Z,N)$;$plt.specgram(x,NFFT=256,pad_to,F)

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-d9b0-c07f-52a228da6028.html
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两个变量线性相关的强度以及这些变量的尺度，一般用（）来衡量。

A. 方差$;$期望$;$协方差$;$标准差

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6a08-c07f-52a228da603b.html
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根据结构不同，智能传感器可以分为（）

A. 模块式传感器$;$集成式传感器$;$混合式传感器$;$控制型传感器

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