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第一章  数值计算基本常识一.填空题1. 用四舍五入得到的近似数0.628，有_____位有效数字，其绝对误差限是____________。2. 用四舍五入得到的近似数0.586，有_____位有效数字，其绝对误差限是____________。3. 用四舍五入得到的近似数0.69，其绝对误差是__________，由此计算出的相对误差限是__________。4. 用四舍五入得到的近似数...

南开大学22春“物联网工程”《数据科学导论》期末考试高频考点版（带答案）一.综合考核(共50题)1.例如将工资收入属性值映射到[-1，1]或者[0，1]内属于数据变换中的()A.简单函数变换B.规范化C.属性构造D.连续属性离散化在常用的正则化计算方法中 属于参考答案：B2.根据映射关系的不同可以分为线性回归和()。A.对数回归B.非线性回归C.逻辑回归D.多元回归参考答案：B3.关联规则可以被广...

逻辑回归的参数w的闭式解-概述说明以及解释1. 引言1.1 概述逻辑回归是一种常用的分类算法，被广泛应用于机器学习和数据挖掘领域。它是一种广义线性模型，用于解决二分类问题，即将输入的数据点分为两个不同的类别。在逻辑回归中，我们希望通过训练模型来到最佳的参数值，从而使模型能够对新的未见数据进行准确的分类预测。本文将重点讨论逻辑回归的参数w的闭式解。参数w在逻辑回归模型中起到了至关重要的作用，它代表...

像素级损失的bce方程式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：    像素级损失(Binary Cross Entropy, BCE)是一种常用的损失函数，它常被用于计算图像分割任务中预测的像素与真实标签之间的差异。在图像分割中，每个像素都有一个对应的标签，可以表示不同的类别或物体。如人类图像分割中，背景和人物可以分别用0和1表示。BCE损失函数的作用就是评估模型预测的像素分类...

深度学习中的数据预处理方法引言：深度学习作为一种机器学习的方法，在许多领域已经取得了巨大的突破和应用。然而，要想获得高质量的深度学习模型，良好的数据预处理方法就显得尤为重要。本文将探讨深度学习中的数据预处理方法，包括数据清洗、特征选择、标准化和数据增强等方面。一、数据清洗在深度学习中，数据清洗是一个非常重要的步骤。错误、缺失或异常的数据会影响模型的性能和准确性。数据清洗的目的是通过删除或修正数据中...

在常用的正则化计算方法中 属于机器学习中的模型泛化能力评估随着人工智能技术的不断发展，机器学习已经成为了解决各种复杂问题的重要工具。在机器学习中，模型的泛化能力是一个非常重要的概念，它决定了模型对新数据的适应能力。在本文中，我们将探讨机器学习中的模型泛化能力评估的相关内容。一、什么是模型的泛化能力模型的泛化能力是指模型对未知数据的适应能力。换句话说，一个拥有良好泛化能力的模型能够在训练过程中未曾见...

西北工业大学2021年8月《计算方法》作业考核试题及答案（参考）1. 可以采用赋值语句将一个字符串直接赋给一个数组。(  )A.错误B.正确参考答案：A2. 改进的平方根法，亦称为(  )。改进的平方根法，亦称为(  )。A、约当消去法B、高斯消去法C、追赶法D、乔累斯基方法参考答案：D3. 常用的折线函数是简单(  )次样条函数。常用的折线函数是简单(&n...

掌握机器学习技术中的偏差与方差分析及调优方法在机器学习领域中，偏差与方差分析及调优是非常重要的概念。了解和掌握这些概念对于训练准确的模型至关重要。本文将对偏差与方差分析的含义进行解释，并介绍常用的调优方法。首先，偏差和方差是机器学习中的两个重要概念，它们反映了模型的泛化能力和拟合能力。偏差是指模型在训练集上的预测值与真实值之间的差距，是由于模型对问题的错误假设或简化造成的。方差是指不同训练集上模型...

人工智能自然语言技术练习(习题卷11)第1部分：单项选择题，共45题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]以下不是数据清洗的方法有A)A: 缺失值填充B)B: 重复值去除C)C: 寻离点（奇点）D)D: 集成不同的数据库答案:D解析:2.[单选题]在同质集成（系统中个体学习器的类型相同）中，个体学习器又被称为A)基学习器B)组建学习C)不能判断D)以上都正确答案:A解析:3...