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【多】模型的泛化性能由( )决定。
选项:
A:数据的充分性
B:数据集的划分
C:学习算法的能力
D:学习任务本身的难度
数据集
泛化
充分性
发布时间:
2024-05-15 18:51:57
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相关试题
1.
模型的泛化性能由( )决定。 选项: A、数据的充分性 B、数据集的划分 C、学习任务本身的难度 D、学习算法的能力
2.
模型的泛化性能由()决定。 选项: A:学习算法的能力 B:学习任务本身的难度 C:数据集的划分 D:数据的充分性
3.
多选题:模型的泛化性能由()决定。选项: 选项: A:学习任务本身的难度 B:数据集的划分 C:数据的充分性 D:学习算法的能力
4.
【多选题】 (5分) 模型的泛化性能由()决定。 选项: A:数据的充分性 B:数据集的划分 C:学习任务本身的难度 D:学习算法的能力
5.
模型的泛化能力是指学习算法(模型)对()样本的适应能力。 A: 训练集 B: 测试集 C: 验证集 D: 未知样本
6.
在进行自然语言处理的过程的机器学习中,通常将数据集划分为( )数据集和( )数据集。训练数据集用于训练数据,生成机器学习模型。测试数据用于验证生成的机器学习模型。
7.
交叉验证是一种评估模型性能的方法,通过将数据集划分为k个部分并重复训练模型来评估模型的泛化能力。 选项: A:正确 B:错误
8.
机器学习(包括深度学习)的主要目的是从训练集上学习到数据的真实模型,从而能够在未见过的测试集上也能够表现良好,把这种能力称为: 选项: A、过拟合 B、优化 C、计算能力 D、泛化能力
9.
机器学习(包括深度学习)的主要目的是从训练集上学习到数据的真实模型,从而能够在未见过的测试集上也能够表现良好,把这种能力称为: 选项: A、过拟合 B、优化 C、计算能力 D、泛化能力
10.
机器学习是从数据中自动寻找规律,但是我们需要把整个数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练,测试集用于评估模型泛化能力 选项:A、正确B、错误
11.
在机器学习建模过程中,我们通常将数据集分为训练集、验证集和测试集,关于这几类数据集以下说法错误的是 选项: A、训练集主要用于估计模型参数 B、验证集主要用来验证模型的泛化能力 C、验证集可以用来调整模型的超参数以及模型结构 D、测试集用来评估模最终模型的泛化能力,并作为调参、选择特征等相关选择的依据
12.
关于机器学习模型训练步骤的说法,错误的是()。 选项: A:测试集能够测试模型对于未知数据的拟合效果 B:验证集能够用于防止模型过拟合 C:划分数据集时需要注意数据是否为同分布 D:模型训练需要准备多个备选算法用于效果比较
13.
与传统的分类机器学习算法相比,深度学习网络不同之处不是下面哪项?选项: A:不需要人工进行特征工程,深度学习算法本身具有一定的特征提取能力; B:深度学习算法需要的数据量和算力更大,但性能更好; C:深度学习算法不需要对数据进行预处理; D:深度学习的算法解释性一般比较弱,对数据依赖性强
14.
机器学习将样本数据集拆分成训练集和测试集,下列哪种说法是错误的?( )A.传统统计学评价模型好坏的标准是训练集上预测值与实际值的拟合程度B.机器学习评价模型好坏时更关注其泛化能力,即对未知新样本的预测能力C.机器学习中,训练模型应当同时使用训练集和测试集D.机器学习中,评价模型应当只使用测试集
15.
特征选择的目的( )。选项: A:减少特征数量、降维 B:降低学习任务的难度,提升模型的效率 C:使模型泛华能力更强,减少过拟合 D:增强对特征和特征值之间的理解 E:降低数据的复杂性
16.
与传统的分类机器学习算法相比,深度学习网络不同之处不是下面哪项?? 不需要人工进行特征工程,深度学习算法本身具有一定的特征提取能力|深度学习算法需要的数据量和算力更大,但性能更好|深度学习算法不需要对数据进行预处理|深度学习的算法解释性一般比较弱,对数据依赖性强
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