人工智能机器学习技术练习(习题卷20)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]如果我们说“线性回归”模型完美地拟合了训练样本（训练样本误差为零），则下面哪个说法是正确的？A)测试样本误差始终为零B)测试样本误差不可能为零C)以上答案都不对2.[单选题]关于回归问题，说法正确的是()A)可以不需要labelB)label列是连...

总780期第十期2022年5月河南科技Henan Science and Technology信息技术基于计算机技术的无线通信网络安全风险预测研究梁振宇（百高级中学，广西百533000）摘要：随着我国科技水平的不断发展进步，计算机技术及无线通信技术已经融入日常生活中，极大地提高了人们的生活质量与生产工作效率。在此背景下，人们对无线通信以及计算机系统中的网络安全问题愈发重视。基于此，本研究为探究...

深度学习基础知识题库1. 什么是深度学习？深度学习是一种机器学习方法，通过使用多层神经网络来模拟人脑的工作原理，从而实现对数据进行学习和分析的能力。深度学习模型通常由多层神经网络组成，每一层都对输入数据进行特征提取和转换，最终输出预测结果。2. 深度学习与传统机器学习的区别是什么？深度学习与传统机器学习的主要区别在于特征提取的方式和模型的复杂度。传统机器学习方法需要手工选择和设计特征，而深度学习可...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 113902017 A(43)申请公布日 2022.01.07(21)申请号 CN202111186919.0(22)申请日 2021.10.12(71)申请人 江苏大学    地址 212013 江苏省镇江市京口区学府路301号(72)发明人 沈项军 吴玉仁 刘志锋 (74)专利代理机构 &n...

经验风险最小化在特征选择中的应用在机器学习和数据挖掘领域，特征选择是一个重要的任务，它用于从原始数据中选择出最具有代表性的特征，以提高模型的性能和减少计算复杂度。经验风险最小化（ERM）是一种常用的优化方法，它通过最小化经验风险来选择最佳的模型参数。本文将探讨经验风险最小化在特征选择中的应用，并介绍一些常用的特征选择算法。首先，让我们了解一下经验风险最小化的基本概念。经验风险是指模型在训练集上的平...

期望风险、经验风险与结构风险的区别在机器学习中，通常会遇到期望风险、经验风险和结构风险这三个概念，⼀直不知道这三个概念之间的具体区别和联系，今天来梳理⼀下，要区分这三个概念，⾸先要引⼊⼀个损失函数的概念。损失函数是期望风险、经验风险和结构风险的基础。1、损失函数损失函数是针对单个具体的样本⽽⾔的。表⽰的是模型预测的值与样本真实值之间的差距。⽐如对于某个样本<Xi,Yi>，其真实的值为Y...

正则化是结构风险最小化策略的实现统计学习理论中的经验风险最小化经验风险最小化是统计学习理论中的一种基本原则，用来解决监督学习问题中的模型选择和参数估计。在讲解经验风险最小化之前，我们先来了解一下统计学习理论的背景和基本概念。统计学习理论是一种基于统计学和机器学习的交叉学科，旨在通过从有限的训练样本中学习模型的方法来进行预测和决策。与传统的统计学方法相比，统计学习理论更加关注模型的泛化能力，即对未知...

基于主题词和LDA模型的知识结构识别研究一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，海量的知识资源已经渗透到人类社会的各个角落。如何有效地识别、组织和管理这些知识，使其能够更好地服务于人类社会的发展，已成为当前研究的重要课题。在此背景下，基于主题词和LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的知识结构识别研究应运而生，旨在从海量的知识资源中挖掘出潜在的主题结构，进而实现知识的有效...

On ＂False Equivalence＂ in Chinese-EnglishTranslation作者： 钱雪昌作者机构： 健雄职业技术学院外语系，江苏太仓215411正则化英语出版物刊名： 常州信息职业技术学院学报页码： 68-71页年卷期： 2010年 第2期主题词： 虚假对等；语境；信息；文化差异摘要：汉语英译中＂虚假对等＂有六个方面原因：受到母语干扰，传达信息缺损，误解原语意思，错用...

“实则”的语法化与词汇化作者：洪豪佳来源：《文教资料》2019年第28期        摘 ; ;要： 本文结合具体的语料探讨副词“实则”的语法化与词汇化。首先，讨论“则”的语法化情况。其次，对“实则”的词汇化语法化的过程进行了探究，并进一步分析继续语法化的可能性。最后，从句法位置、使用频率、双音化、主观化等方面对词汇化和语法化的动因进行分析。 ...