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相关试题
- 1.机器学习中,模型需要输入什么来训练自身,预测未知?A、人工程序B、神经网络C、训练算法D、历史数据
- 2.在机器学习模型中,训练数据和测试数据的主要区别是什么? 选项： A、训练数据用于模型训练,测试数据用于评估模型性能 B、训练数据用于模型训练,测试数据用于预测未知数据 C、训练数据用于模型训练和评估,测试数据用于预测未知数据 D、以上说法都不正确
- 3.以下关于反向传播算法，描述不正确的是（）？A.反向传播算法是训练神经网络的主要方法B.该算法不依赖于模型预测误差C.该算法可用于深度学习模型训练D.该算法可用于卷积神经网络模型训练
- 4.机器学习的（ ）是使用过去积累的历史数据进行特征提取和选择，将生成的特征数据和标签输入模型当中建立模型参数，直至模型评估达到要求。 选项： A:算法阶段 B:整合阶段 C:训练阶段 D:预测阶段
- 5.在机器学习算法中训练模型时，是为了得到_______。选项： A:模型参数; B:预测值; C:超参数 ; D:样本标签
- 6.训练数据选择训练算法最后建立人工神经网络模型。( )选项： A:对 B:错
- 7.神经网络模型是数据挖据中常见的一种模仿人类思维方式的机器学习算法模型，在用于预测分析时，先需要通过一个较小规模的“样本”数据“学习”出输入与输出之间可能存在的某种关系模式，从而建立预测模型。类似这种机器学习算法，又被称为_________，其中用到的“样本”数据一般被称为_______。选项： A:无监督学习 训练数据 B:监督学习 测试数据 C:监督学习 训练数据 D:无监督学习 测试数据
- 8.机器学习的（ ）是使用新的数据进行特征提取和选择，将生成的特征数据输入训练好的模型当中，得到预测结果。 选项： A:算法阶段 B:整合阶段 C:训练阶段 D:预测阶段
- 9.机器学习的（ ）是使用过去积累的历史数据进行特征提取和选择，将生成的特征数据和标签输入模型当中建立模型参数，直至模型评估达到要求。A.算法阶段B.整合阶段C.训练阶段D.预测阶段
- 10.人工神经网络算法中，训练阶段的模型更新是如何实现的？
- 11.建立人工神经网络模型的3个关键要素是：人工神经元的数学模型，人工神经网络的拓扑结构，人工神经网络的学习训练算法。? 正确错误
- 12.建立人工神经网络模型的3个关键要素是：人工神经元的数学模型，人工神经网络的拓扑结构，人工神经网络的学习训练算法。? 错误正确
- 13.机器学习是指通过（）在机器上训练模型，并利用模型进行分析决策与行为预测的过程。 选项： A、数据 B、算法 C、算力 D、数据和算法
- 14.机器学习是指通过()在机器上训练模型,并利用模型进行分析决策与行为预测的过程。A、数据B、算法C、算力D、数据和算法
- 15.机器学习的（ ）是使用新的数据进行特征提取和选择，将生成的特征数据输入训练好的模型当中，得到预测结果。A.算法阶段B.整合阶段C.训练阶段D.预测阶段
- 16.在机器学习过程中，（ ）过程就是使用学习算法，得到合适的机器学习模型的过程。 选项： A: 划分训练集 B: 训练 C: 测试 D:实际应用
- 17.训练多层神经网络时，通过误差反向传播算法来训练模型参数。选项： A:正确; B:错误
- 18.机器学习是指通过( )在机器上训练模型,并利用模型进行分析决策与行为预测的过程。[2分]A、数据B、算法C、算力D、数据和算法
