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在多个阅读理解数据集上,机器学习模型都超越了人类表现,证明现有的机器学习模型已经可以理解文本。
模型
数据集
阅读理解
发布时间:
2024-03-27 12:31:32
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1.
训练数据,是指被用于训练机器学习模型的标注或者()。 选项:A、数据更新集B、学习模型集C、合称数据集D、基准数据集
2.
机器学习是人工智能的核心研究领域之一,下列关于机器学习的理解不正确的是( ) 选项: A:机器学习的一般过程有:采集数据、建立模型、验证模型、评估模型、应用模型 B:机器学习的应用领域有很多,如:制造业、零售业、保健与生命科学等 C:机器学习是深度学习领域的一个研究方向 D:机器学习可以分为监督学习和无监督学习
3.
在所有的机器学习任务中,深度学习模型总是优于传统的机器学习模型。(错误)
4.
根据是否需要标注数据,机器学习方法可以分为有监督学习和无监督学习。监督学习中的训练集用于A.定量评价机器学习性能B.估算模型C.验证模型D.定性评价机器学习性能
5.
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
6.
在机器学习中,模型的泛化能力是指 选项: A、模型的训练速度 B、模型在训练集上的性能 C、模型在未知数据上的性能 D、模型的复杂度
7.
机器学习指机器通过统计学算法,对大量的历史数据进行学习从而生成经验模型,利用经验模型指导业务。下列关于机器学习的说法错误的是? 选项: A、机器学习的数据量要大,并且避免过多的噪音数据; B、机器学习生成的结果是模型,是通过历史经验总结出的一套解决方案; C、机器学习广泛应用于营销、预测、关系挖掘、文本分析、智能设备等方面; D、机器学习的核心是算法,算法越复杂,机器学习准确率就越高; E、机器学习是反复训练的过程,通过学习对样本的特征进行统计和归纳; F、机器学习需要验证,用测试数据集检测模型构建,评估模型的准确率;
8.
在机器学习中,测试数据集的主要作用是()。 选项: A:训练模型 B:验证模型性能 C:调整模型参数 D:预测新数据
9.
在训练机器学习模型时,()步骤涉及到文本标注。 选项: A:数据收集 B:数据清洗 C:特征提取 D:模型评估
10.
____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。
11.
根据机器学习的任务可以将机器学习模型划分为分类模型、回归模型、无监督模型。() 选项:A、Y、正确 B、N、错误
12.
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
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。A、数据B、算法C、算力D、数据和算法
14.
机器学习是通过数据分析模型构建,使得机器具备人类学习和认知能力 选项: A:正确 B:错误
15.
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
16.
机器学习在获取数据后进行数据分析以提取特征,进而构建机器学习算法,最终形成决策模型。()
17.
机器学习在获取数据后进行数据分析以提取特征,进而构建机器学习算法,最终形成决策模型。( )
18.
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。
19.
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
20.
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
21.
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
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