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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

答案:C

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机器翻译属于机器学习领域的应用
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a980-c07f-52a228da6014.html
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大数据会带来机器智能,提升计算机的智能程度,但它是永远不会超过人类的智能
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关于聚类说法错误的是()
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当构建一个神经网络进行图片的语义分割时,先用反卷积神经网络处理输入,再用卷积神经网络得到输出
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e268-c07f-52a228da6037.html
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当数据太大而不能同时在RAM中处理时,哪种梯度技术更有优势
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下列无监督学习算法中可解决降维问题的算法有
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向人工智能研究投入大量资源的公司有数百家,其中属于美国的四大人工智能巨头为()。
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Python中的变量只能由字母、下划线、数字组成,且不能以数字开头
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-dd98-c07f-52a228da6036.html
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卷积神经网络中的局部连接是指:在进行图像识别的时候,不需要对整个图像进行处理,只需要关注图像中某些()的区域。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-01a8-c07f-52a228da600f.html
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某篮运动员在三分线投球的命中率是2(1),他投球10次,恰好投进3个球的概率()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9448-c07f-52a228da6039.html
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题目内容
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单选题
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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

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相关题目
机器翻译属于机器学习领域的应用

A. 对
$;$错

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大数据会带来机器智能,提升计算机的智能程度,但它是永远不会超过人类的智能
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关于聚类说法错误的是()

A. 在无监督学习任务中,研究最多、应用最广的是聚类
$;$聚类可作为一个单独过程,用于找寻数据内在的分布结构,但不能作为其他学习任务的前驱过程$;$聚类分析的目标是组内的对象之间是相似的,不同组中的对象是不同的$;$组内的相似性越大,组间差别越大,聚类就越好

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f9d8-c07f-52a228da6029.html
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当构建一个神经网络进行图片的语义分割时,先用反卷积神经网络处理输入,再用卷积神经网络得到输出
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e268-c07f-52a228da6037.html
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当数据太大而不能同时在RAM中处理时,哪种梯度技术更有优势

A. 全批量梯度下降$;$随机梯度下降$;$$;$

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下列无监督学习算法中可解决降维问题的算法有

A. PCA$;$LSA$;$LDA$;$k-means

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d2c8-c07f-52a228da6011.html
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向人工智能研究投入大量资源的公司有数百家,其中属于美国的四大人工智能巨头为()。

A. 谷歌&;&Facebook&;&亚马逊&;&微软

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-57f8-c07f-52a228da600b.html
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Python中的变量只能由字母、下划线、数字组成,且不能以数字开头
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卷积神经网络中的局部连接是指:在进行图像识别的时候,不需要对整个图像进行处理,只需要关注图像中某些()的区域。

A. 一般$;$特殊$;$连续$;$重点

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-01a8-c07f-52a228da600f.html
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某篮运动员在三分线投球的命中率是2(1),他投球10次,恰好投进3个球的概率()。

A. 128(15)  $;$16(3)  $;$8(5)  $;$16(7)

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9448-c07f-52a228da6039.html
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