题目内容
（请给出正确答案）
以下说法正确的是()
1.一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的
2.如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低
3.如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低
4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习
A.1
B.2
C.3
D.1and3
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A.模型分类的召回率会降低或不变
B.模型分类的召回率会升高
C.模型分类准确率会升高或不变
D.模型分类准确率会降低
1.模型分类的召回率会降低或不变
2.模型分类的召回率会升高
3.模型分类准确率会升高或不变
4.模型分类准确率会降低()
A.1
B.2
C.1和3
D.2和4E以上都不是
A.干扰机器识别图像的新方法
B.新算法助机器学习抵抗干扰
C.机器学习是人工智能的核心
D.机器学习大数据训练的方法
A.模型预测准确率已经很高了,我们不需要做什么了
B.模型预测准确率不高,我们需要做点什么改进模型
C.无法下结论
D.以上都不对
A.信息加工模型
B.学习过程模型
C.生成模型
D.开放学习模型
A.我们随机抽取一些样本,在这些少量样本之上训练
B.我们可以试用在线机器学习算法
C.我们应用PCA算法降维,减少特征数
D.B和C
E.A和B
F.以上所有
A增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率
B减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率
C增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率
