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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

深度学习是当前很热门的机器学习算法,在深度学习中,涉及到大量的矩阵相乘,现在需要计算三个稠密矩阵A,B,C的乘积ABC,假设三个矩阵的尺寸分别为m∗n,n∗p,p∗q,且m《n《p《q,以下计算顺序效率最高的是()。

A.(AB)C

B.AC(B)

C.A(BC)

D.所有效率都相同

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第1题
我们想要训练一个ML模型,样本数量有100万个,特征维度是5000,面对如此大数据,如何有效地训练模型()。

A.对训练集随机采样,在随机采样的数据上建立模型

B.尝试使用在线机器学习算法

C.使用PCA算法减少特征维度

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第2题
以下对模型性能提高有帮助的是()。

A.数据预处理

B.特征工程

C.机器学习算法

D.模型集成

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第3题
TensortFlow是一个用于机器学习和深度学习的端到端开源平台()。

A.对

B.错

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第4题
下列哪种机器学习算法不需要归一化处理()。

A.DecisionTree

B.SVM

C.Kmeans

D.LogisticRegression

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第5题

下列既可以用于分类,又可以用于回归的机器学习算法有:()。

A.k近邻

B.逻辑回归

C.决策树

D.线性回归

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第6题
下列模型属于机器学习生成式模型的是()。

A.朴素贝叶斯

B.隐马尔科夫模型

C.线性回归模型

D.深度信念网络

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第7题

Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,将Job中间输出结果可以保存在()中,从而不再需要读写HDFS。因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map Reduce的算法。

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第8题
()以深度学习、虚拟现实为代表的生成合成类算法制作文本、图像、音频、视频、虚拟场景等信息的技术。

A.生成合成类

B.排序精选类

C.调度决策类

D.个性化推送类

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第9题
如何在监督式学习中使用聚类算法()。

A.首先,可以创建聚类,然后分别在不同的集群上应用监督式学习算法

B.在应用监督式学习算法之前,可以将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征

C.在应用监督式学习之前,不能创建聚类

D.在应用监督式学习算法之前,不能将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征

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第10题
在机器学习中,随着树中结点数变得太大,即使模型的训练误差还在继续减低,但是检验误差开始增大,这是出现了模型拟合不足的问题。()
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第11题
以下选项中,不是机器学习与数据挖掘之间的关系和区别是()。

A.数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。

B.数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据,利用数据库界提供的技术来管理海量数据。

C.机器学习偏理论,数据挖掘偏应用。

D.两者是相互独立的两种数据处理技术。

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