学堂在线哈尔滨工业大学深度学习基础(2020春)单元测试网课课后答案
- 机器学习(深度学习)系统中通常将数据集划分为训练集和测试集,其中被用来学习得 2020-05-28
- 测试集(testing set)用于最终报告模型的评价结果,因此在训练阶段测试集中的 2020-05-28
- 超参数和参数的区别。参数一般是模型需要根据训练数据可以自动学习出的变量 2020-05-28
- K折交叉验证通常将数据集随机分为k个子集。下列关于K折交叉验证说法错误的 2020-05-28
- 已知如下定义: True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数,即实际为正 2020-05-28
- F值的公式为Fβ=[(1+β2)*Precision*Recall]/(β2*Precision+Recall),即其为 2020-05-28
- ROC (受试者工作特征曲线, receiver operating characteristic curve)描绘 2020-05-28
- 关于ROC (受试者工作特征曲线, receiver operating characteristic curve) 2020-05-28
- 关于 Cohen' s kappa 和Fleiss' kappa的区别: 2020-05-28
- 关于 Cohen' s kappa取值的含义,下列错误的是: 2020-05-28
- 自然语言处理中为了计算文档之间的相似度,往往需进行文档的量化表示,下面关于 2020-05-28
- 为了在python程序中进行英文自然语言的处理,如词语切分(Tokenization)词干提取 2020-05-28
- 为了进行中文的分词或者词性标注等处理,可以使用的导入模块语句为: 2020-05-28
- 对于文本“I like to eat apple”,则下列关于N-gram的描述正确的是 2020-05-28
- 关于特征降维方法有线性判别分析(LDA)和主成分分析法(PCA),错误的是 2020-05-28
- 对于下面的一段python程序,计算的是向量之间的 import numpy as np x=np.ran 2020-05-28
- 对于下面的一段python程序,sim中保存的是向量之间的: import numpy as np x=n 2020-05-28
- 下面的一段python程序的目的是使用主成分分析法(principal component analys 2020-05-28
- 下图是使用主成分分析法对iris数据集进行特征降维并进行二维平面可视化的结 2020-05-28
- 下面哪一条语句是用于导入nltk中的英文词性标注的模块? 2020-05-28
- 关于线性模型,下列说法错误的是 2020-05-28
- 下列哪些是常见的非线性回归模型? 2020-05-28
- 下列关于梯度下降(Gradient descent )法的描述错误的是 2020-05-28
- 下面的一段python程序是使用scikit-learn来构建线性回归模型,其中最后一条语 2020-05-28
- 对某数据集进行高次多项式的回归,逐渐增加多项式的次数,如采用七次多项式回归 2020-05-28