题目
A.数据要是成对的
B.算法准确率非常高
C.没有经验数据可供学习
D.需要一定的经验数据
第1题
A.监督学习在模型训练过程中需要使用样本的标签
B.非监督学习在模型训练过程中无需使用样本的标签
C.监督学习往往需要人工事先标注大量的数据
D.聚类是一种典型的非监督学习算法
第2题
A.监督学习的监督体现在所有机器要处理的数据实现都要由人为定义好相应的类别,再对分类算法进行训练,最后得到可以使用的分类器
B.按照不同的学习理论划分,机器学习模型可以分为有监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习等不同类型
C.有监督学习的数据集有标签,无监督相比于有监督,没有训练过程,而是直接拿数据进行建模分析
D.在实际应用中,机器学习主要以无监督学习或半监督学习方式为主
第3题
A.机器学习主要包括监督学习、非监督学习、强化学习三类
B.AlphaBeta剪枝的效率一定比单纯的minimax算法效率高
C.在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。
D.卷积层能够提取出图片的边缘特征
第4题
A.学习策略是指学习过程中系统所采用的计算与分析策略
B.根据表示的精细程度,可将知识表示形式分为两大类∶泛化程度高的粗粒度符号表示、泛化程度低的精粒度亚符号表示
C.在综合分类中,最基本的学习策略只有归纳和演绎
D.监督学习,即在机械学习过程中提供对错指示,通过算法让机器自我减少误差
第5题
A.决策树是一种监督式学习
B.监督式学习不需要标签就可以训练
C.监督式学习不可以使用交叉验证进行训练
D.监督式学习是一种基于规则的算法
第6题
A.人工神经网络既可以设计监督学习算法也可以设计非监督学习算法
B.机器学习算法就是指各种人工神经网络算法
C.K-means算法用于聚类,属于非监督学习范畴
D.支持向量机算法属于线性分类算法,属于监督学习范畴
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