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提问人：网友sxb1010 发布时间：2022-01-07

[单选题]

关于感知机（perceptron），下列说法错误的是

A.感知机由Rosenblatt于1957年提出，是神经网络的基础

B.感知机是二分类的线性分类模型，属于有监督学习算法

C.感知机是二分类的线性分类模型，属于无监督学习算法

D.感知机的预测是用学习得到的感知机模型对新的实例进行预测的，因此属于判别模型

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更多“关于感知机（perceptron），下列说法错误的是”相关的问题

第1题

The prevelence character of parasitic disease are

A、endemic

B、seasonal

C、no endemic

D、natural zoonosis

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第2题

We must be fully aware of the physical, psychological, perceptual, emotional, linguistic, and cultural noises in communication.

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第3题

关于硬膜外腔下列哪项说法不正确（）

A. 硬脊膜外腔（epidural）、硬脊膜周围腔（peridural）、硬脊膜外腔（extraduralspacE.是同义词

B. B.硬脊膜周围腔是硬脊膜和椎骨骨膜之间的腔

C. C.硬脊膜外腔向颅侧通过枕骨大孔与颅内相通

D. D.尾端与骶管相连

E. E.硬脊膜外腔终止于横跨骶裂孔的膜

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第4题

TRX_PREF_MARK＞0，表示该TRX（）

A. 仅支持PS业务

B. 仅支持CS业务

C. 都支持，但CS优先

D. 都支持，但PS优先

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第5题

下列哪种概念表达了在已知随机变量Y的条件下随机变量X的不确定性？

A、交叉熵

B、互信息

C、条件熵

D、相对熵

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第6题

对于下面的一段python程序，下面的说法错误的是 import numpy as np p=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03]) q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05]) kl1=np.sum(p*np.log(p/q)) kl2=np.sum(q*np.log(q/p))

A、程序最后两行的计算结果是相等的

B、程序最后两行的计算结果是不相等的

C、程序最后两行的的目的是计算相对熵，其是交叉熵与信息熵的差值

D、程序的目的是计算相对熵，其不具备对称性

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第7题

下图是信息熵相关概念的文氏图解，其中左侧圆 (既包括红色也包括紫色的区域)为变量X自身的熵H(X)。其中红色区域为条件熵conditional entropy H(X|Y)。右侧圆（既包括蓝色也包括紫色的区域）为变量Y自身的熵H(Y), 其中蓝色区域为条件熵conditional entropy H(Y|X)。则中间的紫色的区域为？

A、交叉熵

B、联合熵

C、互信息

D、相对熵

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第8题

下列关于反向传播（backpropagation）算法的描述中，错误的是

A、反向传播算法的学习过程由正向传播过程和反向传播过程组成，不存在迭代过程

B、在正向传播过程中，输入信息通过输入层经隐含层，逐层处理并传向输出层

C、如果经过正向传播，在输出层得不到期望的输出值，则利用输出与期望计算目标函数（损失函数），转入反向传播

D、反向传播需要逐层求出目标函数对各神经元权值的偏导数，构成目标函数对权值向量的梯度，作为修改权值的依据。在机器学习中，训练数据通常是给定和固定的，而权重参数等是作为变量并进行更新的

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第9题

对于下面的一段python程序，下面的说法正确的是 import numpy as np import scipy.stats p=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03]) q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05]) M=(p+q)/2 result=0.5*scipy.stats.entropy(p, M)+0.5*scipy.stats.entropy(q, M)

A、最后一行是计算p和q之间的KL散度

B、最后一行是计算p和q之间的JS散度

C、最后一行是计算p和q之间的条件熵

D、最后一行是计算p和q之间的交叉熵

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第10题

对于下面的一段python程序，下面的说法正确的是 import numpy as np p=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03]) q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05]) M=(p+q)/2 result=0.5*np.sum(p*np.log(p/M))+0.5*np.sum(q*np.log(q/M))

A、最后一行是计算p和q之间的KL散度

B、最后一行是计算p和q之间的JS散度

C、最后一行是计算p和q之间的条件熵

D、最后一行是计算p和q之间的交叉熵

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