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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
数据集
泛化
充分性
发布时间:
2024-05-15 18:51:57
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1.
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
2.
【多选题】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
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多选题:模型的泛化性能由()决定。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
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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
5.
【多选题】 (5分) 模型的泛化性能由()决定。 选项: A:学习算法的能力 B:数据的充分性 C:数据集的划分 D:学习任务本身的难度
6.
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
7.
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
8.
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
9.
____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。
10.
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。
11.
下列关于机器学习的基本概念表述正确的是A.机器学习模型是建立在输入数据和模型输出之间的映射关系B.训练集是用来训练模型的数据集C.测试集是用来确定模型超参数的数据集D.验证集是用来测试模型真实泛化能力的数据集
12.
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。 选项:A、正确B、错误
13.
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。
14.
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
15.
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
16.
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
17.
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。
18.
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
19.
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
20.
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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