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問(wèn)答題

險(xiǎn)最小化最優(yōu)模型，當(dāng)樣本容量很小時(shí)，經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最

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勒級(jí)數(shù)展開在某點(diǎn)θ0附近來(lái)近

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質(zhì)是通過(guò)使用已知簡(jiǎn)單分布來(lái)逼近需推斷的復(fù)雜分布，并通過(guò)限制（）的類型，從而得到一種（）、但具有確定解的近似后驗(yàn)分布。

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發(fā)散思維是通過(guò)提出多個(gè)可能的解決方案，幫助拓寬思維視野，從而提高創(chuàng)新能力

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，是一種串行結(jié)構(gòu)，其中下一個(gè)分類器只在前一個(gè)分

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型的學(xué)習(xí)與推斷中，精確推斷法中的變量消

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馬爾科夫模型是一個(gè)無(wú)向概率圖模型

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成分分析（PCA）直接通過(guò)一個(gè)線性變換，將原始空間中的樣本投影到新的低維空間中。PCA采用一組新的基來(lái)表示樣本點(diǎn)，其中每一個(gè)基向量都是原來(lái)基向量的（）組合，通過(guò)使用盡可能少的新基向量來(lái)表出樣本，從而達(dá)到降維的目的。

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城市人民政府以及建筑

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對(duì)于線性可分的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而言，線性可分分離超平面有無(wú)

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則化會(huì)產(chǎn)生更稀疏的解。此處稀疏性指的是最優(yōu)值

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以下不屬于決策樹學(xué)習(xí)常用的算法有

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正確步驟是 . a、計(jì)算預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間的誤差 b、重復(fù)迭代,直至得到網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的最佳值 c、把輸入傳入網(wǎng)絡(luò),得到輸出值 d、用隨機(jī)值初始化權(quán)重和偏差 e、對(duì)每一個(gè)產(chǎn)生誤差的神經(jīng)元,調(diào)整相應(yīng)的(權(quán)重)值以減小誤差

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序列最小最優(yōu)化算法（SMO）的基本思路是：如果所有變量的解都滿足此最優(yōu)化問(wèn)題的（）條件，那么得到解；否則，選擇（）個(gè)變量，固定其他變量，針對(duì)其構(gòu)建一個(gè)二次規(guī)劃問(wèn)題，稱為子問(wèn)題。

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戰(zhàn)略決策主要是指定價(jià)和提供不同等級(jí)的服務(wù)，這些決策要符合預(yù)先制定的戰(zhàn)略方針，并且是活動(dòng)實(shí)現(xiàn)短期財(cái)務(wù)計(jì)劃的基礎(chǔ)

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無(wú)性的12.下列有關(guān)：式的領(lǐng)中情誤的是4742蒸足樓的代的如平關(guān)期W此家e1博且中生用性境生鐘船于指圖15阿售網(wǎng)餐樓的代圍壯■天黑度式Re3好XYGU看X→Y銅樓作孕C起C證，擊X→鄉(xiāng)YY燈X是=A的道結(jié)圓書滿足道二五D可

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貓咪生了5只小貓后，不生了，摸著肚子里面還有硬塊，會(huì)不會(huì)還有小貓?jiān)诙亲永铮?/a>

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人均水資源量低于500立方米和城區(qū)內(nèi)水體水環(huán)境質(zhì)量低于

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在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里,知道每一個(gè)神經(jīng)元的權(quán)重和偏差是最重要的一步.如果以某種方法知道了神經(jīng)元準(zhǔn)確的權(quán)重和偏差,你就可以近似任何函數(shù).實(shí)現(xiàn)這個(gè)最佳的辦法是什么？

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《馬克思主義的時(shí)代解讀（復(fù)旦大學(xué)）》

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