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[判断题]

FP-Growth算法是一个非常经典的频繁项集的挖掘算法,Apriori算法是基于FP-Growth算法而产生的。()

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第1题
________是一种特殊的前缀树,由频繁项头表和项前缀树构成。FP-Growth算法基于以上的结构加快整个挖掘过程。

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第2题
H5开发非常模块化,可以把一个项目拆分成独立的设计、交互、算法等,所以各岗位之前无需沟通。()
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第3题
Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是解决最短路径问题最经典、最有效的算法。()
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第4题
关于“5u/h是经典的小剂量胰岛素疗法,应用静脉微泵治疗的时候,剂量不能在小了”。下面哪句话更合适()。

A.非常正确。胰岛素剂量小了就没有效果了

B.经典就是经典,不要违章

C.保持稳定的治疗方案对于患者非常有利

D.中国人对胰岛素的敏感性差不多,坚持经典和权威

E.胰岛素的敏感性因人而异,需要根据实际的敏感性调整治疗方案

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第5题
k-means算法主要优点()。

A.解决聚类问题的一种经典算法,简单、快速

B.对处理大数据集,该算法是相对可伸缩和高效率的

C.当结果簇是密集的,它的效果较好

D.必须事先给出k(要生成的簇的数目),而且对初值敏感,对于不同的初始值,可能会导致不同结果

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第6题
针对核心网专业的网络告警数据,经过清洗和时间分片后,基于FP-growth方法利用告警时间相关性和概率意义,输出融合了网元、时间信息的告警关联规则。()
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第7题
您已经为所有隐藏单元使用tanh激活建立了一个网络。使用np.random.randn(..,..)*1000将权重初始化为相对较大的值。会发生什么()

A.这没关系。只要随机初始化权重,梯度下降不受权重大小的影响

B.这将导致tanh的输入也非常大,因此导致梯度也变大。因此,您必须将α设置得非常小以防止发散;这会减慢学习速度

C.这会导致tanh的输入也非常大,导致单位被“高度激活”,从而加快了学习速度,而权重必须从小数值开始

D.这将导致tanh的输入也很大,因此导致梯度接近于零,优化算法将因此变得缓慢

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第8题
特征分析算法一般有()。①时域分析②频谱分析③时频分析④预测分析

A.①②③

B.②③

C.①②③④

D.②③④

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第9题
粒子群优化算法中,群体社会分量表示粒子间的信息共享与相互合作,如果没有群体社会分量,只有个体认知分量,那么得到最优解的概率就会非常小。()
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第10题
ABS电控系统的ECU对过()、静电非常敏感,如有不慎就会损坏ECU中的芯片,造成整个ABS系统不工作。

A.电压

B.电阻

C.电频

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第11题
进化算法(evolutionaryalgorithms,EA):一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,非常适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性优化问题。()此题为判断题(对,错)。
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