题目内容
（请给出正确答案）
A.深度学习模型的权重，偏差
B.深度学习的学习速率、人工神经网络的层数
C.深度学习的迭代次数
D.深度学习的每层神经元的个数
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更多“超参数和参数的区别。参数一般是模型需要根据训练数据可以自动学…”相关的问题
B.王顺友，一名普通的乡邮员。20年来在雪域高原的送邮行程达到26万公里，从没有延误一期邮班，丢失一份邮件
C.许振超是一名普通的工人，他说：“一个人可以没文凭，可以不进大学，却不能没有文化。
人要活出质量，就要孜孜不倦地学习
D.俗话说得好：“机会是留给有准备的人。”
A、定义为ROC曲线下的面积
B、AUC值提供了分类器的一个整体数值。通常AUC越大，分类器更好
C、取值范围为[0,1]
D、其它答案都不对
A、分类的目的是预测出新样本的类型、种类或标签，即其输出值是离散的
B、分类和回归问题通常都是有监督学习的范畴
C、回归问题需要预测连续变量的数值：比如预测新产品的销量等
D、可以将回归的输出值通过设定阈值等方式进行离散化处理，从而用于分类
A、Cohen’s kappa主要用于衡量两个评价者（ raters ）之间的一致性（agreement）
B、如果评价者多于2人时，可以考虑使用Fleiss' kappa
C、二者没有本质区别，可以等价
D、其它答案都不对
A、假设模型中有两个超参数(A, B)。则网格搜索的基本原理就是尝试各种可能的(A, B)对值，并找到其中最好的(A, B)对值
B、为了使用网格搜索进行超参数的调优，通常可以进行交叉验证的方式，并找出使交叉验证性能最高的超参数取值的组合
C、假设模型中某个超参数B的可能取值为连续的，如在区间[0-1]。由于B值为连续，通常进行离散化，如变为{0, 0.5, 1.0}
D、其它答案都不对
A、scikit-learn包括许多知名的机器学习算法的实现，包括SVM等
B、scikit-learn封装了其他的Python库，如自然语言处理的NLTK库
C、scikit-learn内置了大量数据集，如iris数据集等
D、scikit-learn实现了多种分类的评估方法，如准确率、精确率、召回率等
A、分类准确率 Accuracy=(TP+TN)/(P+N)
B、精确率 Precision=TP/(TP+FP)
C、召回率 Recall=TP/P
D、召回率 Recall=TN/P
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