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唐人街探案之秦风
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唐人街探案之秦风
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在有监督学习中,我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项, 然后再用监督学习分别进行学习

答案:A

解析:我们可以为每个聚类构建不同的模型, 提高预测准确率,“类别id”作为一个特征项去训练, 可以有效地总结了数据特征

唐人街探案之秦风
在强化学习中,哪个机制的引入使得强化学习具备了在利用与探索中寻求平衡的能力
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-eb28-c07f-52a228da6015.html
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目前,绝大部分数据或数据中的绝大部分属于()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-ac20-c07f-52a228da6010.html
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当前的主流人工智能是通向真正的通用人工智能的康庄大道()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-eaa0-c07f-52a228da6007.html
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VGG模型于2014年被提出,是最流行的RNN模型之一,在ImageNet比赛中,达到了Top5错误率7.3%
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-6058-c07f-52a228da6011.html
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自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-6058-c07f-52a228da6017.html
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元宇宙的三大特征是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005ea1f-b051-9e50-c027-a9ed70c95400.html
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阅读以下文字:假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型,训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成,而训练目标是检测出每种车辆的名称(车辆共有10种类型)。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题,问题数据集中仅包含一种车(福特野马)而目标变为定位车辆在照片中的位置。()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-e740-c07f-52a228da601f.html
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近年来,人工智能(AI)开启了新一轮高速发展,其正逐渐从单项技术向()发展。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005ea1f-b051-9a68-c027-a9ed70c95416.html
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人工智能的主要学派有:符号主义、连接主义和( )
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-8ce0-c07f-52a228da6005.html
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对于神经网络的说法,下面正确的是:()
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唐人街探案之秦风
题目内容
(
判断题
)
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唐人街探案之秦风

在有监督学习中,我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项, 然后再用监督学习分别进行学习

答案:A

解析:我们可以为每个聚类构建不同的模型, 提高预测准确率,“类别id”作为一个特征项去训练, 可以有效地总结了数据特征

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唐人街探案之秦风
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在强化学习中,哪个机制的引入使得强化学习具备了在利用与探索中寻求平衡的能力

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目前,绝大部分数据或数据中的绝大部分属于()

A. 结构化数据

B. 半结构化数据

C. 非结构化数据

D. 大数据

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当前的主流人工智能是通向真正的通用人工智能的康庄大道()

解析:错误

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-eaa0-c07f-52a228da6007.html
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VGG模型于2014年被提出,是最流行的RNN模型之一,在ImageNet比赛中,达到了Top5错误率7.3%

解析:错误

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自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法

解析:正确

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元宇宙的三大特征是

A. 与现实世界平行

B. 反作用于现实世界

C. 真实感与现实映射

D. 多种高技术综合

解析:与现实世界平行、反作用于现实世界、多种高技术综合,是未来元宇宙的三大特征

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005ea1f-b051-9e50-c027-a9ed70c95400.html
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阅读以下文字:假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型,训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成,而训练目标是检测出每种车辆的名称(车辆共有10种类型)。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题,问题数据集中仅包含一种车(福特野马)而目标变为定位车辆在照片中的位置。()

A. 除去神经网络中的最后一层,冻结所有层然后重新训练

B. 对神经网络中的最后几层进行微调,同时将最后一层(分类层)更改为回归层

C. 使用新的数据集重新训练模型

D. 所有答案均不对

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近年来,人工智能(AI)开启了新一轮高速发展,其正逐渐从单项技术向()发展。

A. 复合技术

B. 专项技术

C. 群体技术

D. 集成技术

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005ea1f-b051-9a68-c027-a9ed70c95416.html
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人工智能的主要学派有:符号主义、连接主义和( )

A. 语义网络

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C. 逻辑主义

D. 以上没有正确答案

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对于神经网络的说法,下面正确的是:()

A. 增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率

B. 减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率

C. 增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-ac20-c07f-52a228da6000.html
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