機(jī)器學(xué)習(xí)：模型與算法知到章節(jié)答案智慧樹(shù)2023年浙江大學(xué)

機(jī)器學(xué)習(xí)：模型與算法知到章節(jié)測(cè)試答案智慧樹(shù)2023年最新浙江大學(xué)第一章測(cè)試sigmoid函數(shù)的值域?yàn)?？?/p>

）。

參考答案:

(0,1)哪些屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)重要元素？（

）。

參考答案:

標(biāo)注數(shù)據(jù);學(xué)習(xí)模型;損失函數(shù)分析不同變量之間存在關(guān)系的研究叫回歸分析。（

）

參考答案:

對(duì)強(qiáng)可學(xué)習(xí)和弱可學(xué)習(xí)是等價(jià)的。（

）

參考答案:

對(duì)下面的說(shuō)法正確的是（）。

參考答案:

邏輯回歸只能處理二分類問(wèn)題第二章測(cè)試下面的說(shuō)法正確的是（

）。

參考答案:

K均值聚類算法實(shí)質(zhì)上是最小化每個(gè)類簇的方差。哪一項(xiàng)是皮爾遜相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)？（

）。

參考答案:

X與Y協(xié)方差的絕對(duì)值小于等于1下面的說(shuō)法正確的有（

）。

參考答案:

EM算法分為求取期望和期望最大化兩個(gè)步驟。;在K均值聚類算法中，歐式距離與方差量綱相同。K均值聚類屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)。（

）

參考答案:

錯(cuò)特征人臉?lè)椒ǖ谋举|(zhì)是用稱為“特征人臉”的特征向量按照線性組合形式表達(dá)每一張?jiān)既四槇D像。（

）

參考答案:

對(duì)第三章測(cè)試下列哪一項(xiàng)不是運(yùn)用半監(jiān)督學(xué)習(xí)的原因（

）。

參考答案:

為獲得更高的機(jī)器學(xué)習(xí)性能在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中下列哪種說(shuō)法是錯(cuò)誤的（

）。

參考答案:

“聚類假設(shè)的推廣，對(duì)輸出值沒(méi)有限制”屬于聚類假設(shè)的范疇。

半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法有：（

）。

參考答案:

生成方法;半監(jiān)督SVM;基于圖表的半監(jiān)督學(xué)習(xí)在有標(biāo)記數(shù)據(jù)極少的情形下往往比其他方法性能更好是半監(jiān)督學(xué)習(xí)生成式方法流程的優(yōu)點(diǎn)。（

）

參考答案:

對(duì)基于圖表的半監(jiān)督學(xué)習(xí)不用占有太大內(nèi)存。（

）

參考答案:

錯(cuò)第四章測(cè)試下列說(shuō)法正確的是（

）。

參考答案:

感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)只有輸入層/輸出層，無(wú)隱藏層。一元變量所構(gòu)成函數(shù)f在x處的梯度為（）

參考答案:

****

常用的池化操作有：：（

）。

參考答案:

最大池化;平均池化One-hot向量可以刻畫(huà)詞與詞之間的相似性（

）

參考答案:

錯(cuò)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在反饋。（

）

參考答案:

錯(cuò)第五章測(cè)試下列說(shuō)法錯(cuò)誤的是（

）。

參考答案:

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能處理任意長(zhǎng)度的序列下列說(shuō)法正確的是（

）。

參考答案:

如果一個(gè)完全連接的RNN有足夠數(shù)量的sigmoid型隱藏神經(jīng)元，它可以以任意的準(zhǔn)確率去近似任何一個(gè)非線性動(dòng)力系統(tǒng)個(gè)。雙向RNN反向傳播過(guò)程也是雙向的。（

）

參考答案:

對(duì)信息抽取是指從結(jié)構(gòu)化文本中抽取信息。（

）

參考答案:

錯(cuò)

下列哪些屬于組合式attention結(jié)構(gòu)：（

）。

參考答案:

Memory-based

Attention;Multi-Step

Attention;Attention

over

Attention第六章測(cè)試與傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)相比，下列哪一項(xiàng)不是知識(shí)圖譜的優(yōu)勢(shì)？（

）。

參考答案:

更容易實(shí)現(xiàn)。下列哪一項(xiàng)不是知識(shí)圖譜的特點(diǎn)（

）。

參考答案:

無(wú)法對(duì)抗信息過(guò)載

下列哪些屬于知識(shí)圖譜的應(yīng)用：：（

）。

參考答案:

推薦系統(tǒng);搜索與問(wèn)答;輔助大數(shù)據(jù)分析基于深度學(xué)習(xí)的命名實(shí)體識(shí)別是目前研究與應(yīng)用的主流方法。（

）

參考答案:

對(duì)訓(xùn)練樣本噪聲小是遠(yuǎn)程監(jiān)督的優(yōu)點(diǎn)。（

）

參考答案:

錯(cuò)第七章測(cè)試下列不屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的特點(diǎn)的是（

）。

參考答案:

實(shí)時(shí)反饋下列關(guān)于環(huán)境的描述錯(cuò)誤的是（

）。

參考答案:

環(huán)境的變化受到智能主體的影響。

關(guān)于智能主體下列描述正確的有：（

）。

參考答案:

按照某種策略，根據(jù)當(dāng)前的狀態(tài)選擇合適的動(dòng)作。;智能主體可能知道也可能不知道環(huán)境的變化規(guī)律;狀態(tài)指的是智能主體對(duì)環(huán)境的一種解釋。一個(gè)好的策略是在當(dāng)前狀態(tài)下采取一個(gè)行動(dòng)后，該行動(dòng)能夠在未來(lái)收到最大化反饋。（

）

參考答案:

對(duì)Deep

Q-learning能夠用有限的參數(shù)刻畫(huà)無(wú)限的狀態(tài)。（

）

參考答案:

對(duì)第八章測(cè)試下列不屬于AutoML方法的是（

）。

參考答案:

遷移學(xué)習(xí)下列說(shuō)法錯(cuò)誤的是（

）。

參考答案:

進(jìn)化算法效率很高。下列哪些屬于AutoML系統(tǒng)：（

）。

參考答案:

Auto-WEKA;TPOT;自動(dòng)網(wǎng)絡(luò);Hyperopt-Sklearn動(dòng)態(tài)規(guī)劃是從前驅(qū)狀態(tài)推斷后繼狀態(tài)來(lái)計(jì)算賦值函數(shù)。（

）

參考答案:

對(duì)目前以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能計(jì)算需求，主要采用GPU、FPGA等已有的適合并行計(jì)算的通用芯片來(lái)實(shí)現(xiàn)加速。（

）

參考答案:

對(duì)第九章測(cè)試下列關(guān)于Tensorflow說(shuō)法錯(cuò)誤的是（

）。

參考答案:

由Facebook進(jìn)行開(kāi)發(fā)。函數(shù)tf.reduce_mean(v)的作用是（

）。

參考答案:

求數(shù)組v的標(biāo)準(zhǔn)差下列屬于Tensorflow的有點(diǎn)的是：（

）。

參考答案:

開(kāi)源性。;它擅長(zhǎng)與訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);是當(dāng)今最好用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)之一。;降低了深度學(xué)習(xí)的開(kāi)發(fā)成本和開(kāi)發(fā)難度。PyTorch的API是圍繞命令行式的編程（

）

參考答案:

對(duì)TensorFlow在2.0.0版本后將取代計(jì)算題稱為默認(rèn)設(shè)置。（

）

參考答案:

對(duì)第十章測(cè)試下列說(shuō)法錯(cuò)誤的是（

）。

參考答案:

因果推理的關(guān)鍵因素是保證其它變量不變，改變果變量Y。下列不屬于因果推理方法的是（

）。

參考答案:

傾向值的方法