题目内容
（请给出正确答案）
对于给定的下面的一段python程序及其输出，下面的说法正确的是 import numpy as np a=np.asarray([0.5,0.5]) #假设a为实际分布 b=np.array([0.25,0.75]) c=np.array([0.125,0.875]) kl1=np.sum(a*np.log(a/b)) print ("b,a",kl1) kl2=np.sum(a*np.log(a/c)) print ("c,a",kl2) 其输出结果为 b,a 0.143841036226 c,a 0.413339286592
A、程序的输出是计算了条件熵
B、程序的输出是计算了互信息
C、b和c相比，更接近实际分布a
D、c和b相比，更接近实际分布a
安装简答题APP，拍照搜题省时又省心！
更多“对于给定的下面的一段python程序及其输出，下面的说法正确…”相关的问题
分析下面的 JavaScxipt代码段，输出的结果是()。
enp-new Array(5) :
enp[1]=1 .
enp[2]=2
document. write (enp. length) ;
A.2
B.3
C.4
D.5
B．“身死人手,为天下笑者”,句中的“为”表被动，然后以六合为家”句中的“为”是“变为”、“当作”的意思。
C．写陈涉起义一段中，作者从其领袖的社会地位、武器、军队素质、用兵之道四个方面作对比。
D．为了使文章主旨鲜明显豁，具有无可辩驳的说服力，作者文中有三个方面的对比：一是秦国与山东九国对比，二是秦国与统一天下的秦朝对比，三是陈涉与九国的对比。其实力的大小可以用“陈涉＜九国＜秦国＜秦朝”来表示，可结果就是最弱小的陈涉打败了最强大的秦朝。
A、from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
B、from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
C、from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
D、from sklearn.linear_model import Perceptron
A、10
B、5
C、2
D、1
A、两个随机变量X，Y的联合分布的熵
B、条件熵H(X|Y)表示在已知随机变量Y的条件下随机变量X的不确定性
C、H(X|Y)= H(X, Y) - H(Y)，即条件熵H(X|Y)是(X, Y)的联合熵，减去Y单独发生包含的熵
D、用于表征两个变量概率分布的差异性 。
A、隐藏层之间的节点有连接
B、隐藏层之间的节点没有连接
C、隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出
D、网络会对之前时刻的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中
A、梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）
B、批量梯度下降法是最原始的形式，它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新
C、随机梯度下降法不同于批量梯度下降，是每次迭代使用一个样本来对参数进行更新
D、小批量梯度下降法是对批量梯度下降以及随机梯度下降的一个折中办法。更新参数时使用一部分训练样本。一般将训练样本集分成若干个batch，每个batch包含m个样本。每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练集
A、LSTM是简化版的RNN
B、LSTM是双向的 RNN
C、LSTM是多层的RNN
D、LSTM是RNN的扩展，其通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题
A、长短期记忆网络LSTM
B、卷积神经网络CNN
C、多层感知机MLP
D、受限玻尔兹曼机
为了保护您的账号安全，请在“简答题”公众号进行验证，点击“官网服务”-“账号验证”后输入验证码“”完成验证，验证成功后方可继续查看答案！
微信搜一搜
简答题
微信搜一搜
简答题
如搜索结果不匹配，请 
