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[单选题]

下列的哪种方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题（）？1增加更多的数据；2使用数据扩增技术；3使用归纳性更好的架构；4正规化数据；5降低架构的复杂度

A.145

B.123

C.1345

D.所有项目都有用

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更多“下列的哪种方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题（）？1增…”相关的问题

第1题

下列的哪种方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题（）。1增加更多的数据2使用数据扩增技术（dataaugmentation）3使用归纳性更好的架构4正规化数据5降低架构的复杂度。

A.145

B.123

C.1345

D.所有项目都有用

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第2题

如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型，下列哪种做法是正确的（）。

A.增加树的深度

B.增加学习率

C.减小树的深度

D.减少树的数量

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第3题

在基于几何图形的实时绘制技术实现过程中，可以有细节层次模型法、预测计算法、脱机计算法、3D剪切法、可见消隐法等方法可以用来降低场景的复杂度，提高三维场景的动态显示速度（)

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第4题

下列关于EM算法描述正确的是（）。

A.EM算法是常用的估计参数隐变量的利器

B.EM算法即是期望最大化算法

C.EM算法常被用来学习高斯混合模型的参数

D.EM算法是一种迭代式的方法

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第5题

已知：1)大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达2)每一个神经元都有输入、处理函数和输出3)神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数4)为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型给定上述关于神经网络的描述，什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型()

A.加入更多层，使神经网络的深度增加

B.有维度更高的数据

C.当这是一个图形识别的问题时

D.以上都不正确

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第6题

离心机可用来分离水中悬浮物，下列哪种方法不能提高离心分离效果（）。

A.加入混凝剂

B.提高离心机转速

C.降低颗粒旋转半径

D.增大颗粒旋转半径

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第7题

下列方法中，可以用于特征降维的方法包括（）。

A.主成分分析PCA

B.线性判别分析LDA

C.深度学习SparseAutoEncoder

D.矩阵奇异值分解SVD

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第8题

工业人工智能算法的选择与使用，如果分析的对象处于一个集群中，同时有多台相同或相似的设备也处于监测状态下，可以考虑（)。

A.考虑应用相似性学习或者广度学习的方法,分析该设备和其近邻设备的关系或利用近邻设备的信息估算该设备的状态

B.利用深度学习全面挖掘数据中的隐含信息

C.考虑聚类算法对工况进行聚类，并针对每一种工况条件进行分析

D.釆用有监督学习的算法，用历史数据中的健康和故障数据建立模型并对当前采集的信号进行分析

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第9题

要想在大数据集上训练决策树模型，为了使用较少的时间可以（）。

A.增加树的深度

B.增大学习率

C.减少树的深度

D.减少树的数量

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第10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11题

下面对逻辑斯蒂回归（logistic regression)和多项逻辑斯蒂回归模型（multi-nominal logistic model)描述不正确的是（)。

A.两者都是监督学习的方法

B.多项逻辑斯蒂回归模型也被称为softmax函数

C.两者都可被用来完成多类分类任务

D.逻辑斯帝回归是监督学习，多项逻辑斯蒂回归模型是非监督学习

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