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文檔簡介
這種功能稱之為()A、數(shù)據(jù)定義8、Boosting算法要求基學(xué)習(xí)器能對待定的數(shù)據(jù)分布進行學(xué)習(xí),這可通過()9、盡管人工智能學(xué)術(shù)界出現(xiàn)“百家爭鳴”的局面,但是18、()是一種基于貝葉斯法則為基礎(chǔ)的,通過概率手段進行學(xué)習(xí)的方法。19、不屬于人工智能的學(xué)派是()21、新一代調(diào)度技術(shù)支持系統(tǒng)以運行控制平臺、()兩種平臺協(xié)同A、云計算平臺(調(diào)控云)D、能量管理系統(tǒng)同范式的演變過程,目前正在從()轉(zhuǎn)向27、標準AdaBoost只適用于()任務(wù)B、K近鄰方法37、對于機器學(xué)習(xí)表述下列正確的是()。39、()是利用計算機將一種自然語言(源語言)43、個體學(xué)習(xí)器(),則集成越好法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)”,被視為計算機科學(xué)的一個分支,B、圖像識別D、專家系統(tǒng)A、假設(shè)與推理學(xué)習(xí)B、概念與分類學(xué)習(xí)53、支持數(shù)據(jù)可視化的工具有()。54、如何解決不平衡數(shù)據(jù)集的分類問題()。B、數(shù)據(jù)重采樣55、常見的聚類技術(shù)有()A、分層聚類B、K平均值聚類C、兩步聚類產(chǎn)品“以數(shù)據(jù)為中心”的特征不僅體現(xiàn)在“以數(shù)據(jù)為核心生產(chǎn)要素”,而且還57、NoSQL數(shù)據(jù)庫中采用的主要數(shù)據(jù)模型有()。58、常見的特征選擇方法有哪幾類()A、過濾式B、包裹式C、嵌入式D、指定式A、無監(jiān)督學(xué)習(xí)B、多媒體學(xué)習(xí)C、有監(jiān)督學(xué)習(xí)D、強化學(xué)習(xí)指A、計算機D、無人車68、一般來講,選擇統(tǒng)計量的標準有()三個。69、關(guān)于人臉搜索服務(wù),下列哪些說法是正確的?索B、一個人臉集的大小不能超過10000張圖片70、按用途分類,專家系統(tǒng)可分為()A、診斷型解釋型A、正確B、錯誤B、錯誤73、人工智能發(fā)展歷程的第一次熱潮是20世紀50年代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)基礎(chǔ)82、2
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