| 題目 |
題目類型 |
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| 以下屬于特征工程中包含內(nèi)容的是 |
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| 對數(shù)變換是我們在處理特征工程當中常用的處理方法，以下關(guān)于對數(shù)變換的描述正確的是： |
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| Filter過濾法過濾方法通常用作預(yù)處理步驟,特征選擇完全獨立于任何機器學(xué)習算法。以下屬于過濾式特征... |
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| 特征選擇就是單純地從提取到的所有特征中選擇部分特征作為訓(xùn)練集特征，以下哪些方法是特征選擇中的常用方法... |
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| 機器學(xué)習領(lǐng)域中所謂的降維就是指采用某種映射方法,將原高維空間中的數(shù)據(jù)點映射到低維度的空間中。對于數(shù)據(jù)... |
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| 文本是由特定的人進行編撰的，文本的語義結(jié)構(gòu)不可避免地會反映出什么？ |
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| N-Gram模型是一種語言模型（Language Model，LM），語言模型是一個基于概率的判別模... |
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| 文本表示方法通過某種形式將文本字符串表示成計算機所能處理的數(shù)值向量。下面關(guān)于文本表示說法正確的是： |
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| NLP可以為（Neuro-Linguistic Programming） 是對人類主觀經(jīng)驗的研究。以... |
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| 自然語言處理方法中，IDF的含義是什么？ |
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| 非結(jié)構(gòu)化文本就是自然狀態(tài)下的文本，結(jié)構(gòu)化文本就是向量化文本，是計算機語言可以識別的文本表示。以下哪些... |
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| 支持向量機（SVM）在很多分類問題上曾經(jīng)取得了當時最好的性能，使用非線性核的支持向量機可以處理線性不... |
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| 決策樹歸納法ID3是人工智能機器學(xué)習中發(fā)展較快的一種歸納學(xué)習算法,決策樹歸納的學(xué)習算法必須解決下面兩... |
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| C4.5算法是由Ross Quinlan開發(fā)的用于產(chǎn)生決策樹的算法。該算法是對Ross Quinla... |
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| 決策樹歸納是從類標記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹,屬于分類領(lǐng)域。遍歷根節(jié)點到全部葉節(jié)點的路徑,每條路徑都屬于... |
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| 決策樹在長成的過程中極易容易出現(xiàn)過擬合的情況,導(dǎo)致泛化能力低。我們可以用哪種方式來避免決策樹過度配適... |
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| 決策樹模型是一種描述對實例進行分類的樹形結(jié)構(gòu)。決策樹由結(jié)點(node)和有向邊(directed e... |
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| 下列關(guān)于決策樹分類算法的說法正確的是？ |
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| 不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方式會建立出不同的模型，以下哪些模型可以由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形得到？ |
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| BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中?神經(jīng)元節(jié)點中的激活函數(shù)(Activation Function)可以是以下哪些? |
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