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监督学习的主要特点是在训练模型时提供给学习系统训练样本以及样本对应的类别标签。
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考题
我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()A.我们随机抽取一些样本,在这些少量样本之上训练B.我们可以试用在线机器学习算法C.我们应用PCA算法降维,减少特征数D.B和CE.A和BF.以上所有
考题
在有监督学习中，我们如何使用聚类方法()1.我们可以先创建聚类类别，然后在每个类别上用监督学习分别进行学习2.我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习3.在进行监督学习之前，我们不能新建聚类类别4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习A.2和4B.1和2C.3和4D.1和3
考题
以下说法正确的是()1.一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的2.如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低3.如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习A.1B.2C.3D.1and3
考题
对应GradientBoostingtree算法，以下说法正确的是()1.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合2.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合3.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低variance4.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低biasA.2和4B.2和3C.1和3D.1和4
考题
下列哪个自主学习模型是以班杜拉的个人、行为、环境交互决定论以及自我调节思想为基础而提出的一个模型?()
A.麦考姆斯的自主学习模型B.布鲁姆的自主学习模型C.巴特勒和温内的自主学习模型D.齐默尔曼的自主学习模型
考题
AlphaStar之所以能战胜人类,错误的原因是()
A、使用深度增强学习来实现训练模型，包含了强化学习和深度学习B、高度可伸缩的分布式训练系统C、AI的反应较快，视野较好，不会墨守成规D、AlphaStar运气好
考题
对应GradientBoostingtree算法,以下说法正确的是:( )
A.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合B.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合C.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低varianceD.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低bias
考题
在有监督学习中,我们如何使用聚类方法?:( )
A.我们可以先创建聚类类别，然后在每个类别上用监督学习分别进行学习B.我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习C.在进行监督学习之前，我们不能新建聚类类别D.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习
考题
在机器学习概念中,有监督学习、无监督学习和强化学习三大类典型方法。下列学习任务属于无监督学习的是( )。
A.根据样本数据，采用分类算法，训练分类器B.根据样本数据，进行回归分析C.将未知类别的一组数据，采用聚类方法，分成不同的组D.机器人在报考环境中，自主学习掌握行走方法
考题
下列哪个自主学习模型是以班杜拉的个人、行为、环境交互决定论以及自我调节思想为基础而提出的一个模型？（）A麦考姆斯的自主学习模型B布鲁姆的自主学习模型C巴特勒和温内的自主学习模型D齐默尔曼的自主学习模型
考题
传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习，其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型，称为分类,标签为连续的类型,称为什么？（)
A、给定标签
B、离散
C、分类
D、回归
考题
发现系统与学习空间进行了对接对应，以下哪项属于学习空间与发现系统的对应功能（）A、发现系统中检索结果页以及卡片页里的收藏对应学习空间的收藏B、专业检索的检索式保存对应着学习空间中的保存检索式功能C、学术辅助分析对应着学习空间的可视化循环分析功能
考题
传统的机器学习方法包括监督学习.无监督学习和半监督学习，其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型，称为分类，标签为连续的数字，又称为什么呢？ (1.0分) [单选.]
A. 给定标签 B. 离散 C. 分类 D. 回归
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