题目内容
（请给出正确答案）
A.传统基于协同过滤的方法效果不好；
B.基于深度学习的推荐算法目前是应用主流；
C.矩阵分解技术是一种常用的方法；
D.数据稀疏对于推荐算法的效果有着重要的影响；
参考答案
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网友提供的答案
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A、在感知器算法中的学习率是可以改变的
B、在感知器算法中可以通过调整学习率p来减少迭代次数。
C、在感知器算法中，如果样本不是线性可分的，则算法最后不会收敛。
D、感知器算法也适用于线性不可分的样本
A、其他个人出租不动产（不含住房），按照5%的征收率计算应纳税额，向不动产所在地主管地税机关申报纳税
B、其他个人出租住房，按照5%的征收率减按1.5%计算应纳税额，向不动产所在地主管地税机关申报纳税
C、一般纳税人出租其2016年4月30日前取得的不动产，可以选择适用简易计税方法，按照5%的征收率计算应纳税额
D、个体工商户出租住房，按照5%的征收率计算应纳税额
A、社交媒体上的信息都是真的；
B、可以使用机器学习方法对于社交用户的缺失属性进行填充；
C、可以借助网络表示模型进行构建；
D、可以使用不同数据源进行画像的构建；
A、基于文字的检索一般只关注多媒体相关文本信息（如标题、简介）等和查询内容的匹配；
B、基于内容的检索，其查询形式也往往是多媒体；
C、基于内容的检索只能用于图像和视频，不能用于音频；
D、基于文字的检索可以与基于内容的检索搭配使用；
A、访问频率低、创建时间长、最后访问时间早的数据会被归于冷数据、进行冷存储；
B、冷存储一般使用比热存储成本高的存储器；
C、热数据使用的存储一般容量小、速度快；
D、分级存储的意义在于以可接受范围内的性能损失换取存储成本的降低；
A、解决线性问题最有优势；
B、由其激活函数定义网络结构；
C、在外界刺激（训练）无法改变内部参数；
D、中的卷积神经网络在图像任务中可以被视为训练得来的隐空间中稀疏的边缘探测器；
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