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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
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.
【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
2.
在机器学习中,将数据集划分为训练集、验证集和测试集的主要目的是? 选项: A、提高模型性能 B、评估模型泛化能力 C、选择最佳模型参数 D、加快训练速度
3.
模型的泛化能力是指学习算法(模型)对()样本的适应能力。 选项: A、训练集 B、测试集 C、验证集 D、未知样本
4.
____是训练机器学习算法的数据集;____是用来评估经训练后的模型性能的数据集;____是用来微调模型超参数的数据集。
5.
机器学习的元素包括()。 选项: A: 模型 B: 优化算法与正则化算法 C: 代价函数 D: 学习数据集
6.
测试集是训练机器学习算法的数据集训练集是用来评估经训练后的模型性能的数据集验证集是用来微调模型超参数的数据集。
7.
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
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.
机器学习三要素包括( )。 选项: A、数据结构、学习算法和模型 B、数据、学习算法和模型 C、数据库、学习算法和模型评估 D、数据、学习算法和模型评估
10.
以下关于机器学习算法的描述中,哪一项是错误的?单 选项: A:部分学习算法可以被理解为在整个数据集上获取经验。 B:任务 T代表的是机器学习系统应该如何处理样本。 C:机器学习的算法一定是训练于一个固定的数据集上。 D:性能度量 P代表评估机器学习算法的能力 如准确率、错误率。
11.
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
12.
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
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?? 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
14.
与传统的分类机器学习算法相比,深度学习网络不同之处是下面哪些项?选项: A:深度学习算法对数据预处理没要求; B: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; C:深度学习算法需要的数据量和算力更大,但性能更好; D:深度学习的算法解释性一般比较弱
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