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智能调度判断题
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SMOTE算法可以应用在样本分布不平衡场景
(A)对
(B)错
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1
深层神经网络,不添加激活函数效果也很好。
2
如果增加多层感知机(MultilayerPerceptron)的隐层层数,测试集的分类错会减小。
3
神经网络中ReLU单元永远不会饱和
4
RNN在时序序列上的表现要优于LSTM
5
决策树可以同时处理数值变量与分类变量
6
do…while语句的循环体至少执行1次,while和for循环的循环体可能 一次也执行不到。
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