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[主观题]

假设我们要解决一个二类分类问题,我们已经建立好了模型,输出是0或1,初始时设阈值为0.5,超过0.5概

率估计,就判别为1,否则就判别为0;如果我们现在用另一个大于0.5的阈值,那么现在关于模型说法,正确的是()

1.模型分类的召回率会降低或不变

2.模型分类的召回率会升高

3.模型分类准确率会升高或不变

4.模型分类准确率会降低()

A.1

B.2

C.1和3

D.2和4E以上都不是

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更多“假设我们要解决一个二类分类问题,我们已经建立好了模型,输出是0或1,初始时设阈值为0.5,超过0.5概”相关的问题

第1题

假设我们要解决一个二类分类问题,我们已经建立好了模型,输出是0或1,初始时设阈值为0.5,超过0.5概率估计,就判别为1,否则就判别为0;如果我们现在用另一个大于0.5的阈值,那么现在关于模型说法,正确的是:（)

A.模型分类的召回率会降低或不变

B.模型分类的召回率会升高

C.模型分类准确率会升高或不变

D.模型分类准确率会降低

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第2题

“点击率问题”是这样一个预测问题,99%的人是不会点击的,而1%的人是会点击进去的,所以这是一个非常

不平衡的数据集.假设,现在我们已经建了一个模型来分类,而且有了99%的预测准确率,我们可以下的结论是()

A.模型预测准确率已经很高了,我们不需要做什么了

B.模型预测准确率不高,我们需要做点什么改进模型

C.无法下结论

D.以上都不对

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第3题

点击率问题是这样一个预测问题，99%的人是不会点击的，而1%的人是会点击进去的，所以这是一个非常不平衡的数据集.假设，现在我们已经建了一个模型来分类，而且有了99%的预测准确率，我们可以下的结论是：（）。

A.模型预测准确率已经很高了，我们不需要做什么了

B.模型预测准确率不高，我们需要做点什么改进模型

C.无法下结论

D.以上答案都不正确

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第4题

阅读以下文字：假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称（车辆共有10种类型）。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题，问题数据集中仅包含一种车（福特野马）而目标变为定位车辆在照片中的位置（）。

A.除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练

B.对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层

C.使用新的数据集重新训练模型

D.所有答案均不对

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第5题

面对喋喋不休的客户，我们要避免闲谈，避免提开放式的问题，加快提问的步伐，回答客户要简洁到位，表明已经听清楚客户的问题，马上为客户解决的态度（）

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第6题

中国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。因此，现在我们要解决()的问题。

A.富不富

B.好不好

C.有没有

D.多不多

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第7题

主权问题不是一个可以讨论的问题。现在时机已经成熟了，应该明确肯定：一九九七年中国将收回香港。就是说，中国要收回的不仅是新界，而且包括香港岛、九龙。中国和英国就是在这个前提下来进行谈判，商讨解决香港问题的方式和办法。如果中国在一九九七年，也就是中华人民共和国成立四十八年后还不把香港收回，任何一个中国领导人和政府都不能向中国人民交代，甚至也不能向世界人民交代。如果不收回，就意味着中国政府是晚清政府，中国领导人是李鸿章！我们等待了三十三年，再加上十五年，就是四十八年，我们是在人民充分信赖的基础上才能如此长期等待的。如果十五年后还不收回，人民就没有理由信任我们，任何中国政府都应该下野，自动退出政治舞台，没有别的选择。

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第8题

关于分类问题，下列说法错误的是

A.分类问题可以分为线性分类和非线性分类

B.分类问题可以按问题复杂程度分为，一维分类，二维分类，和多维分类

C.我们通常会设计一个分类器来解决分类问题

D.一个只有4个二维点的数据集肯定能被线性分类

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第9题

TRIZ理论中有一个很重要的观点就是要转换问题,当我们把复杂的问题转换成可以解决的问题,那么

我们的目的就达到了。()

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