人工智能在預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險中的應(yīng)用考核試卷_第1頁
人工智能在預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險中的應(yīng)用考核試卷_第2頁
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文檔簡介

人工智能在預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險中的應(yīng)用考核試卷考生姓名:答題日期:得分:判卷人:

本次考核旨在評估考生對人工智能在預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險中的應(yīng)用理解與實踐能力,包括算法原理、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練及評估等方面。

一、單項選擇題(本題共30小題,每小題0.5分,共15分,在每小題給出的四個選項中,只有一項是符合題目要求的)

1.以下哪個不是人工智能在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中常用的算法?()

A.決策樹

B.邏輯回歸

C.支持向量機(jī)

D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.在使用人工智能預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時,數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步通常是?()

A.特征選擇

B.數(shù)據(jù)清洗

C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

D.模型訓(xùn)練

3.以下哪項不是疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型評估的常用指標(biāo)?()

A.精確度

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.耗時

4.以下哪種方法不屬于特征工程?()

A.特征提取

B.特征選擇

C.特征組合

D.特征降維

5.在使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時,以下哪種錯誤率描述最不合適?()

A.假正例率

B.假負(fù)例率

C.真正例率

D.真負(fù)例率

6.以下哪項不是數(shù)據(jù)增強(qiáng)在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中的作用?()

A.增加數(shù)據(jù)多樣性

B.提高模型泛化能力

C.減少過擬合

D.加速模型收斂

7.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪種數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是影響模型性能的主要因素?()

A.數(shù)據(jù)缺失

B.數(shù)據(jù)異常

C.數(shù)據(jù)不平衡

D.數(shù)據(jù)重復(fù)

8.以下哪項不是使用深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時可能遇到的挑戰(zhàn)?()

A.模型可解釋性差

B.計算資源需求高

C.模型訓(xùn)練時間長

D.模型性能穩(wěn)定

9.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪項不是模型超參數(shù)調(diào)整的目的?()

A.提高模型準(zhǔn)確率

B.減少模型復(fù)雜度

C.增加模型泛化能力

D.降低模型過擬合風(fēng)險

10.以下哪項不是深度學(xué)習(xí)模型在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中的應(yīng)用優(yōu)勢?()

A.可以處理高維數(shù)據(jù)

B.具有較強(qiáng)的非線性學(xué)習(xí)能力

C.模型可解釋性強(qiáng)

D.訓(xùn)練速度快

11.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪項不是影響模型性能的因素?()

A.數(shù)據(jù)集大小

B.模型復(fù)雜性

C.特征選擇

D.硬件性能

12.以下哪種方法不是評估疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型性能的常用方法?()

A.跨驗證

B.學(xué)習(xí)曲線

C.留一法

D.k-fold交叉驗證

13.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪項不是模型過擬合的跡象?()

A.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好

B.模型在驗證集上表現(xiàn)良好

C.模型在測試集上表現(xiàn)不佳

D.模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度擬合

14.以下哪項不是使用人工智能預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時的倫理問題?()

A.患者隱私保護(hù)

B.模型偏見

C.數(shù)據(jù)質(zhì)量

D.模型可解釋性

15.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪項不是特征重要性評估的方法?()

A.基于模型的特征選擇

B.基于統(tǒng)計的特征選擇

C.基于實例的特征選擇

D.基于相關(guān)性的特征選擇

16.以下哪項不是深度學(xué)習(xí)模型在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中的常見架構(gòu)?()

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.支持向量機(jī)

D.決策樹

17.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪項不是特征工程中的一個重要步驟?()

A.特征縮放

B.特征編碼

C.特征提取

D.特征選擇

18.以下哪項不是疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中常用的損失函數(shù)?()

A.交叉熵?fù)p失

B.均方誤差

C.Hinge損失

D.累積分布函數(shù)

19.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪項不是模型評估指標(biāo)?()

A.真正例率

B.真負(fù)例率

C.假正例率

D.模型復(fù)雜度

20.以下哪項不是使用人工智能預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)?()

A.數(shù)據(jù)缺失

B.數(shù)據(jù)不平衡

C.數(shù)據(jù)異構(gòu)性

D.數(shù)據(jù)規(guī)模

21.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪項不是影響模型性能的模型超參數(shù)?()

A.學(xué)習(xí)率

B.隱藏層大小

C.激活函數(shù)

D.數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

22.以下哪項不是使用人工智能預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時的模型優(yōu)化方法?()

A.正則化

B.早停

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.特征選擇

23.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪項不是模型評估中的重要步驟?()

A.訓(xùn)練集和驗證集劃分

B.模型訓(xùn)練

C.模型測試

D.模型部署

24.以下哪項不是使用人工智能預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟?()

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

C.特征提取

D.模型訓(xùn)練

25.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪項不是深度學(xué)習(xí)模型的特點?()

A.自適應(yīng)學(xué)習(xí)

B.強(qiáng)非線性學(xué)習(xí)能力

C.需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)

D.模型可解釋性強(qiáng)

26.以下哪項不是使用人工智能預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時的模型評估指標(biāo)?()

A.精確度

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.特征重要性

27.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪項不是模型可解釋性的挑戰(zhàn)?()

A.模型決策過程復(fù)雜

B.模型參數(shù)眾多

C.模型訓(xùn)練時間長

D.模型泛化能力強(qiáng)

28.以下哪項不是使用人工智能預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時的模型評估方法?()

A.跨驗證

B.學(xué)習(xí)曲線

C.留一法

D.模型可視化

29.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪項不是特征工程中的一個關(guān)鍵步驟?()

A.特征縮放

B.特征編碼

C.特征選擇

D.特征組合

30.以下哪項不是深度學(xué)習(xí)模型在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中的常見挑戰(zhàn)?()

A.模型可解釋性差

B.計算資源需求高

C.數(shù)據(jù)不平衡

D.模型性能穩(wěn)定

二、多選題(本題共20小題,每小題1分,共20分,在每小題給出的選項中,至少有一項是符合題目要求的)

1.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪些是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟?()

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

C.特征提取

D.特征選擇

2.以下哪些是評估疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測模型性能的常用指標(biāo)?()

A.精確度

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.耗時

3.以下哪些是影響機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的因素?()

A.數(shù)據(jù)集大小

B.模型復(fù)雜性

C.特征質(zhì)量

D.訓(xùn)練時間

4.在使用人工智能預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時,以下哪些是可能遇到的挑戰(zhàn)?()

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.模型可解釋性

C.模型性能

D.硬件資源

5.以下哪些是特征工程中常用的方法?()

A.特征提取

B.特征選擇

C.特征組合

D.特征標(biāo)準(zhǔn)化

6.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪些是模型過擬合的跡象?()

A.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好

B.模型在驗證集上表現(xiàn)不佳

C.模型在測試集上表現(xiàn)良好

D.模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度擬合

7.以下哪些是深度學(xué)習(xí)模型在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中的常見架構(gòu)?()

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.支持向量機(jī)

D.決策樹

8.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪些是數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵步驟?()

A.數(shù)據(jù)清洗

B.特征編碼

C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

D.數(shù)據(jù)可視化

9.以下哪些是評估模型泛化能力的常用方法?()

A.跨驗證

B.學(xué)習(xí)曲線

C.留一法

D.k-fold交叉驗證

10.在使用人工智能預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時,以下哪些是可能涉及的倫理問題?()

A.患者隱私保護(hù)

B.模型偏見

C.數(shù)據(jù)質(zhì)量

D.模型可解釋性

11.以下哪些是疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中常用的特征工程方法?()

A.特征縮放

B.特征編碼

C.特征選擇

D.特征組合

12.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪些是模型評估中的重要指標(biāo)?()

A.精確度

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.耗時

13.以下哪些是使用人工智能預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)?()

A.數(shù)據(jù)缺失

B.數(shù)據(jù)不平衡

C.數(shù)據(jù)異構(gòu)性

D.數(shù)據(jù)規(guī)模

14.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪些是模型優(yōu)化策略?()

A.正則化

B.早停

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.特征選擇

15.以下哪些是評估模型性能的常用方法?()

A.跨驗證

B.學(xué)習(xí)曲線

C.留一法

D.模型可視化

16.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪些是特征工程中的重要步驟?()

A.特征提取

B.特征選擇

C.特征組合

D.特征標(biāo)準(zhǔn)化

17.以下哪些是深度學(xué)習(xí)模型在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中的優(yōu)勢?()

A.可以處理高維數(shù)據(jù)

B.具有較強(qiáng)的非線性學(xué)習(xí)能力

C.模型可解釋性強(qiáng)

D.訓(xùn)練速度快

18.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪些是可能影響模型性能的因素?()

A.數(shù)據(jù)集大小

B.模型復(fù)雜性

C.特征質(zhì)量

D.訓(xùn)練時間

19.以下哪些是使用人工智能預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時的關(guān)鍵步驟?()

A.數(shù)據(jù)預(yù)處理

B.模型選擇

C.模型訓(xùn)練

D.模型評估

20.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,以下哪些是可能涉及的挑戰(zhàn)?()

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.模型可解釋性

C.模型性能

D.硬件資源

三、填空題(本題共25小題,每小題1分,共25分,請將正確答案填到題目空白處)

1.在人工智能預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險中,_______是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好,但在未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。

2.特征選擇是_______過程中的重要步驟,旨在從原始特征中選出對預(yù)測有用的特征。

3.交叉驗證是一種常用的_______技術(shù),用于評估模型的泛化能力。

4.在深度學(xué)習(xí)中,_______用于處理具有層次結(jié)構(gòu)的序列數(shù)據(jù)。

5.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,_______用于將不同范圍的數(shù)據(jù)縮放到相同的尺度。

6.機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的_______指的是模型對特定類別或?qū)傩缘念A(yù)測能力。

7.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,_______是指模型對疾病復(fù)發(fā)的預(yù)測結(jié)果與實際發(fā)生情況的一致性。

8.以下哪種模型常用于處理不平衡數(shù)據(jù)?_______

9.在深度學(xué)習(xí)中,_______是一種常用的優(yōu)化算法,用于減少損失函數(shù)。

10.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,_______是指模型預(yù)測疾病復(fù)發(fā)的概率。

11.特征提取是_______過程中的一種技術(shù),用于從原始數(shù)據(jù)中提取更高層次的特征。

12.以下哪種損失函數(shù)常用于二分類問題?_______

13.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,_______是指模型在訓(xùn)練集和驗證集上的性能差異。

14.以下哪種技術(shù)可以用于減少模型過擬合?_______

15.在深度學(xué)習(xí)中,_______是一種常用的架構(gòu),用于處理圖像數(shù)據(jù)。

16.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,_______是指模型對疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險的高估或低估。

17.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,_______是指處理缺失數(shù)據(jù)的方法。

18.以下哪種技術(shù)可以用于處理數(shù)據(jù)不平衡問題?_______

19.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,_______是指模型在測試集上的性能。

20.在機(jī)器學(xué)習(xí)中,_______是指模型對輸入數(shù)據(jù)的泛化能力。

21.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,_______是指模型預(yù)測疾病復(fù)發(fā)的準(zhǔn)確率。

22.以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的解釋性?_______

23.在深度學(xué)習(xí)中,_______是一種常用的架構(gòu),用于處理時間序列數(shù)據(jù)。

24.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,_______是指模型預(yù)測疾病復(fù)發(fā)的召回率。

25.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,_______是指處理異常數(shù)據(jù)的方法。

四、判斷題(本題共20小題,每題0.5分,共10分,正確的請在答題括號中畫√,錯誤的畫×)

1.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,數(shù)據(jù)清洗的目的是去除無關(guān)或錯誤的數(shù)據(jù)。()

2.邏輯回歸模型在預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時,只能處理分類問題。()

3.特征提取是在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段進(jìn)行的,它旨在增加數(shù)據(jù)的特征數(shù)量。()

4.跨驗證是一種評估模型泛化能力的有效方法,其通過多次劃分?jǐn)?shù)據(jù)集來訓(xùn)練和測試模型。()

5.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,模型的可解釋性通常不是優(yōu)先考慮的因素。()

6.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是特征工程的一部分,它通過將特征縮放到相同的尺度來提高模型的性能。()

7.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中,過擬合是期望的結(jié)果,因為它表明模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)理解得很深。()

8.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能通常優(yōu)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。()

9.使用深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時,通常需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。()

10.精確度是評估模型性能的唯一指標(biāo),它表示模型預(yù)測正確的比例。()

11.數(shù)據(jù)不平衡是疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中常見的問題,可以通過隨機(jī)重采樣來解決。()

12.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,F(xiàn)1分?jǐn)?shù)通常比精確度更能反映模型的整體性能。()

13.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中,正則化是一種防止過擬合的技術(shù),它通過增加模型復(fù)雜度來減少誤差。()

14.模型可視化是評估模型性能的一種方法,它可以幫助我們理解模型的決策過程。()

15.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,特征選擇通常是通過統(tǒng)計方法來進(jìn)行的,例如卡方檢驗。()

16.使用深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時,模型的復(fù)雜度越高,性能越好。()

17.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,模型的性能通常在測試集上評估,因為測試集是最接近真實世界的數(shù)據(jù)集。()

18.數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種提高模型泛化能力的技術(shù),它通過生成新的數(shù)據(jù)樣本來擴(kuò)展訓(xùn)練集。()

19.在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,模型的可解釋性是評估模型好壞的關(guān)鍵因素之一。()

20.使用人工智能預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時,保護(hù)患者隱私是非常重要的倫理問題。()

五、主觀題(本題共4小題,每題5分,共20分)

1.請簡述人工智能在預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險中的應(yīng)用場景,并說明其優(yōu)勢和局限性。

2.在使用人工智能預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險時,如何處理數(shù)據(jù)不平衡問題?請列舉至少兩種方法并簡要說明其原理。

3.討論在疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測中,如何評估和解釋人工智能模型的決策過程,以及這些方法對模型可解釋性的影響。

4.請結(jié)合實際案例,分析人工智能在預(yù)測疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險中的應(yīng)用效果,并討論未來可能的發(fā)展趨勢。

六、案例題(本題共2小題,每題5分,共10分)

1.案例題:

某醫(yī)院計劃利用人工智能技術(shù)預(yù)測心臟病患者的復(fù)發(fā)風(fēng)險。該醫(yī)院收集了包含患者年齡、性別、血壓、膽固醇水平、病史等特征的醫(yī)療數(shù)據(jù)。請根據(jù)以下要求回答問題:

(1)描述如何使用人工智能技術(shù)進(jìn)行疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險的預(yù)測。

(2)說明在選擇模型時需要考慮哪些因素,并簡要解釋原因。

(3)討論如何評估模型的性能,并給出至少兩個評估指標(biāo)。

2.案例題:

一家生物技術(shù)公司開發(fā)了一個基于人工智能的疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測系統(tǒng),用于預(yù)測癌癥患者的復(fù)發(fā)概率。該系統(tǒng)使用了大量的患者歷史數(shù)據(jù),包括實驗室檢查結(jié)果、影像學(xué)數(shù)據(jù)、基因表達(dá)數(shù)據(jù)等。請根據(jù)以下要求回答問題:

(1)描述如何對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,以提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。

(2)說明如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測癌癥復(fù)發(fā)風(fēng)險,并解釋選擇該模型的原因。

(3)討論如何確保模型的可解釋性,以便醫(yī)生和患者可以理解模型的預(yù)測結(jié)果。

標(biāo)準(zhǔn)答案

一、單項選擇題

1.D

2.B

3.D

4.D

5.D

6.C

7.C

8.C

9.B

10.C

11.D

12.D

13.B

14.D

15.C

16.C

17.D

18.A

19.B

20.C

21.D

22.D

23.D

24.A

25.D

二、多選題

1.A,B,C,D

2.A,B,C

3.A,B,C,D

4.A,B,C,D

5.A,B,C,D

6.A,B,D

7.A,B

8.A,B,C,D

9.A,B,C,D

10.A,B,D

11.A,B,C,D

12.A,B,C,D

13.A,B,C,D

14.A,B,C,D

15.A,B,C,D

16.A,B,D

17.A,B,C,D

18.A,B,C,D

19.A,B,C,D

20.A,B,C,D

三、填空題

1.過擬合

2.特征選擇

3.跨驗證

4.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

6.預(yù)測能力

7.準(zhǔn)確率

8.邏輯回歸

9.模型方差

10.風(fēng)險概率

11.特征提取

12.交叉熵?fù)p失

13.模型方差

14.正則化

15.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

16.模型偏差

17.數(shù)據(jù)插補(bǔ)

18.數(shù)據(jù)采樣

19.準(zhǔn)確率

20.模型偏差

21.精確度

22.解釋模型

23.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)

24.召

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