1、海浪数值模拟数据一般不能作为机器学习模型的训练数据。
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在标准化工作中作为参数分级用的数列有一般数值数列、优先数系列、()和E系列。
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风电功率预测(windpowerforecasting)是以风电场的历史功率、历史风速、地形地貌、数值天气预报、风电机组运行状态等数据建立风电场输出功率的预测模型,以()等数据作为模型的输入,结合风电场机组的设备状态及运行工况,预测风电场未来的有功功率。
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机器学习是研究如何使用()来模拟人类学习活动的一门学科。
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计算机不能直接接受模拟信号,它所加工处理的数据都是用()进制数,即数字信号表示的。
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数据字典中的“数据项”一般作为概念模型中的()
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机器学习是指计算机依托海量、实时、非结构化大数据资源进行训练和测验,从而得到专项任务的决策模型,当新的大数据输入后,利用模型进行决策并付诸行动,行动过程及其产生的实际效果作为模型验证资源又存入大数据资源库,不断优化决策模型,从而实现决策模型的递进式优化过程。()
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在建立预测模型的时候,监督式学习需要建立一个学习过程,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断地调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。
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1.模拟训练一般分为。( )
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无监督学习需要标注大量的数据才能用以训练得到模型。
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5、机器学习研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能。机器学习属于软件系统范畴。以下属于机器学习算法有:
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数据字典中的“数据项”一般作为概念模型中的()。
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通过生成人工数据集合,基于TensorFlow实现y=3.1234*x+2.98线性回归 通过上传附件方式提交 notebook文件(.ipynb) 评分标准: 1、生成 x_data,值为 [0, 100]之间500个等差数列数据集合作为样本特征 根据目标线性方程 y=3.1234*x+2.98,生成相应的标签集合 y_data,1分; 2、画出随机生成数据的散点图和想要通过学习得到的目标线性函数 y=3.1234*x+2.98,1分; 3、构建回归模型,3分; 4、训练模型,10轮,每训练20个样本显示损失值,2分; 5、通过训练出的模型预测 x=5.79 时 y 的值,并显示根据目标方程显示的 y 值,1分; 6、 通过Tensorboard显示构建的计算图。 上传的源代码中有相应的源代码 结果计算图截图可以嵌入上交的notebook文件(.ipynb) 嵌入图片的方法为markdown cell中代码 <img src= "你的计算图文件名.png">,2分。 备注:
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()是利用统计、数值模拟和其他定量模型进行的证券市场相关研究的一种方法。
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【判断题】众数主要用于测度类别数据的集中趋势,不适用于作为顺序数据以及数值型数据集中趋势的测度值。
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数值+3机器数表示为()。
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机器学习使得实时面部表情捕捉系统在电影和游戏的创作过程中得以广泛运用。不过,为了让电影或游戏角色、动画人物的面部表情更符合真人面部表情,电影公司通常需要记录某个演员在多种状态下的面部表情数据,包括不同光线条件和拍摄角度等条件,以记录大量数据训练表情捕捉系统,这无疑需要投入大量时间、人力和物力。而最新研究发现,可以利用小样本数据综合生成训练系统需要的大量数据,有效缩短机器学习的准备过程。以下哪项如果为真,最能质疑上述研究成果()
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联邦学习在保证数据隐私安全的前提下,利用不同数据源合作训练模型,进步突。()
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1、若阶码为3位,用补码表示;尾数7位,用原码表示,其中1位为符号位;以2为底。数据格式为:尾数符号 阶符符号 阶码值 尾数值,则十进制数27/64的浮点规格化数是()(单选)
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人工智能训练师不需要参与智能客服机器人的模型训练与效果调优。()
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2、()从结构上模仿生物神经网络,是一种通过训练来学习的非线性预测模型,可以完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。
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假定机器数为8位(1位符号,7位数值),写出下列各二进制数的原码和补码表示。
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9、由于偏差-方差困境,评价模型时不能只看训练集上的性能,更要看模型处理新数据时的性能。
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4、机器学习和数据科学间是存在交集的。例如,逻辑回归可以用来研究关系,也可以用来做预测。我们可以将数据科学和机器学习想象成一个“谱”,较容易解释的模型更靠近数据科学一侧,“黑箱”模型则更靠近机器学习一侧。
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使用9.5小节中的“商品房销售记录表”作为样本数据,编程实现一个房价预测系统。 要求: 1. 矩阵运算部分采用TensorFlow实现,数据加载、输入、输出等可以根据需要采用Python/NumPy来实现。 2. 提示用户输入商品房面积和房间数,并进行输入校验。合理的输入如下: 面积:20-500之间的实数 房间数:1-10之间的整数 如果输入正确,根据模型估计房价,并显示。 如果输入数据类型错误,或者输入数据范围不合理,根据错误类型提示,并等待用户重新输入。 提示:TensorFlow中矩阵求逆函数tf.linalg.inv()
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