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。

A.训练模型的过程，就是计算损失函数梯度，迭代更新模型参数

B.只采用训练集来更新模型参数

C.训练集和测试集都参与了对模型参数的更新

D.训练集和测试集的误差都需要被记录下来

A.训练集

B.测试集

C.训练集和测试集

D.以上答案都不对

A.特征列是指用于预测目标数据的数据列

B.测试集是用来评估模型效果的数据行

C.训练集数量一般要大于测试集

D.即使测试集数量大于训练集，测试集也不能当成训练集

A.训练集用来训练模型，确定模型参数

B.验证集用来评估模型的泛化能力

C.测试集用来确定网络的超参数

D.A、B、C均错误