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12什么是插值？2M L1 CO2 II 13什么是决策树？2M L1 CO3 III 14什么是分类？2M L1 CO3 III 15什么是回归？2M L1 CO3 III中期问题问题16什么是什么提升？2M L1 CO3 III 17什么是包装？ 2M L1 CO3 III 18什么是分类器？ 2M L1 CO3 III 19定义LDA。 2M L1 CO4 IV 20写下PCA和ALDA的任何两个区别。 2M L1 CO4 IV 21机器学习的数据减少是什么？ 2M L1 CO4 IV 22什么是进化学习？ 2M L1 CO4 IV 23什么是遗传后代？ 2M L1 CO4 IV 24什么是遗传算子？ 2M L1 CO4 IV 25什么是强化学习？ 2M L1 CO5 V 26机器学习中的采样2M L1 CO5 V 27什么是贝叶斯网络？ 2M L1 CO5 V 28什么是提案分布？ 2M L1 CO5 V 29 Markov随机字段的应用是什么？ 2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？ 2M L1 CO5 V2M L1 CO3 III 17什么是包装？2M L1 CO3 III 18什么是分类器？2M L1 CO3 III 19定义LDA。 2M L1 CO4 IV 20写下PCA和ALDA的任何两个区别。 2M L1 CO4 IV 21机器学习的数据减少是什么？ 2M L1 CO4 IV 22什么是进化学习？ 2M L1 CO4 IV 23什么是遗传后代？ 2M L1 CO4 IV 24什么是遗传算子？ 2M L1 CO4 IV 25什么是强化学习？ 2M L1 CO5 V 26机器学习中的采样2M L1 CO5 V 27什么是贝叶斯网络？ 2M L1 CO5 V 28什么是提案分布？ 2M L1 CO5 V 29 Markov随机字段的应用是什么？ 2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？ 2M L1 CO5 V2M L1 CO3 III 19定义LDA。2M L1 CO4 IV 20写下PCA和ALDA的任何两个区别。2M L1 CO4 IV 21机器学习的数据减少是什么？2M L1 CO4 IV 22什么是进化学习？ 2M L1 CO4 IV 23什么是遗传后代？ 2M L1 CO4 IV 24什么是遗传算子？ 2M L1 CO4 IV 25什么是强化学习？ 2M L1 CO5 V 26机器学习中的采样2M L1 CO5 V 27什么是贝叶斯网络？ 2M L1 CO5 V 28什么是提案分布？ 2M L1 CO5 V 29 Markov随机字段的应用是什么？ 2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？ 2M L1 CO5 V2M L1 CO4 IV 22什么是进化学习？2M L1 CO4 IV 23什么是遗传后代？2M L1 CO4 IV 24什么是遗传算子？2M L1 CO4 IV 25什么是强化学习？ 2M L1 CO5 V 26机器学习中的采样2M L1 CO5 V 27什么是贝叶斯网络？ 2M L1 CO5 V 28什么是提案分布？ 2M L1 CO5 V 29 Markov随机字段的应用是什么？ 2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？ 2M L1 CO5 V2M L1 CO4 IV 25什么是强化学习？2M L1 CO5 V 26机器学习中的采样2M L1 CO5 V 27什么是贝叶斯网络？ 2M L1 CO5 V 28什么是提案分布？ 2M L1 CO5 V 29 Markov随机字段的应用是什么？ 2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？ 2M L1 CO5 V2M L1 CO5 V 26机器学习中的采样2M L1 CO5 V 27什么是贝叶斯网络？2M L1 CO5 V 28什么是提案分布？ 2M L1 CO5 V 29 Markov随机字段的应用是什么？ 2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？ 2M L1 CO5 V2M L1 CO5 V 28什么是提案分布？2M L1 CO5 V 29 Markov随机字段的应用是什么？ 2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？ 2M L1 CO5 V2M L1 CO5 V 29 Markov随机字段的应用是什么？2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？ 2M L1 CO5 V2M L1 CO5 V 30机器学习中的MDP是什么？2M L1 CO5 V
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(c) 对于“描述”问题，考生必须提供特征和/或特点的陈述或结构，而不仅仅是大纲或列表。例如，他们可以在问题上下文中引用概念、实验、情况或事实，并适合问题。问题的可用分数表示所需的事实/适当分数。
SAT Suite问题库 - 结果
选择B是最好的答案，因为它得出了这样一个结论，即最逻辑上完成了文本对地中海物种不同数量的讨论。文本指出，Coll及其同事报告了Bianchi和Morri在十年前的研究中报告的物种数量的两倍。根据文本，这种差异只能部分归因于两项研究之间的几年中描述的新无脊椎动物，这意味着必须有一个额外的因素使Coll和同事的数量比Bianchi和Morri的数量高得多。文本继续解释了这一因素：研究人员对微生物的形态变异性或微生物结构和形式的差异的理解相对较差。这种糟糕的理解使得很难按物种对微生物进行分类，这意味着研究人员关于对微生物进行分类的决定可能会对研究人员报告的总体物种数量产生很大的影响。此外，文本还说，这两个人口普查报告了脊椎动物，植物和藻类物种的数量相似，这意味着总体物种的差异并非来自这些类别的差异。鉴于所有这些信息，从逻辑上讲，Coll及其同事可能将微生物之间的某些差异视为表明微生物是不同的物种，而Bianchi和Morri将这些差异视为物种内部的差异，这是物种中的变化，在Colleagues中，与Bianchi和Bianchi和Morri did有关。
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答案：残留网络（重新NET）是深层神经网络，使用残留连接来促进训练非常深的体系结构。关键创新是绕过一个或多个层的身份快捷连接的引入。这种方法有助于减轻消失的梯度问题，从而使梯度在反向传播过程中更容易流过网络。重新连接可以达到更大的深度，而不会降低性能。，由于它们能够学习复杂的表示而无需过度拟合的能力，因此他们展示了最新的任务，包括图像分类。