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第1题
当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现,而对于验证或是实际数据表现较差,此类现象我们称之为()。通过代表性不足的数据训练出来的机器模型对于验证或是实际数据表现较差,我们称这种现象为()。
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第2题
当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现,而对于验证或是实际数据表现较差,此类现象我们称之为()。通过代表性不足的数据训练出来的机器模型对于验证或是实际数据表现较差,我们称这种现象为()。
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第3题
当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现,而对于验证或是实际数据表现较差,此类现象我们称之为()。通过代表性不足的数据训练出来的机器模型对于验证或是实际数据表现较差,我们称这种现象为()。
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第4题
当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现,而对于验证或是实际数据表现较差,此类现象我们称之为()。通过代表性不足的数据训练出来的机器模型对于验证或是实际数据表现较差,我们称这种现象为()。
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第5题
在机器学习中,如果数据较少,同时采用的模型较复杂,得到的模型在给定的训练集上误差非常小,接近于0,但是在训练集之外的数据上预测效果很差,这种现象称为()。
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第6题
一般地,不会把给定的整个数据集都用来训练模型,而是将其分成训练集和测试集两部分,使用训练集对模型进行训练或学习,然后把测试集输入训练好的模型并评估其表现。
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第7题
在机器学习中,如果数据较少,同时采用的模型较复杂,得到的模型在给定的训练集上误差非常小,接近于0,但是在训练集之外的数据上预测效果很差,这种现象称为()。
A.欠拟合(under-fitting)
B.过拟合(over-fitting)
C.损失函数(loss function)
D.经验风险(empirical risk)
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第8题
16、以下选项中,机器学习算法真正用来“学习”的数据是()。
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第9题
机器学习系统中通常将数据集划分为训练集和测试集,其中被用来学习得到模型中参数值的是()。
A.训练集
B.测试集
C.训练集和测试集
D.以上答案都不对
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第10题
数据集一般划分为训练集、验证集和测试集三部分,训练集用于建模,验证集(开发集)用于模型验证与矫正,测试集用于模型的最终评估。
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