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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

机器学习是指通过()在机器上训练模型,并利用模型进行分析决策与行为预测的过程。

A.数据

B.算法

C.算力

D.数据和算法

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第1题
机器学习的主旨是让计算机去模拟或实现人类的学习行为,是人工智能的核心。机器学习虽然可以在大数据训练中学到正确的工作方法,但它也很容易受到恶意干扰。通常攻击者是通过输入恶意数据来“欺骗”机器学习模型,导致其出现严重故障。近日,“Data61”机器学习小组研发出了一种机器学习的新算法。这种新算法通过类似疫苗接种的思路,帮助机器学习“修炼”出抗干扰能力。这是针对机器学习模型打造的防干扰训练,譬如,在图片识别领域,该算法能够对图片集合进行微小的修改或使其失真,激发出机器学习模型的抗干扰能力,并形成相关的自我抗干扰训练模型。这段文字意在说明:()

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

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第2题
机器学习研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能,请问机器学习利用数据训练出什么?()

A.模型

B.表结构

C.结果

D.报表

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第3题
机器学习算法开发流程包含()

A.数据选择

B.模型训练

C.测试模型

D.调优模型

E.验证模型

F.使用模型

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第4题
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

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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第5题

假设你有一个非常大的训练集合,如下机器学习算法中,你觉着有哪些是能够使用map-reduce框架并能将训练集划分到多台机器上进行并行训练的()。

A.逻辑斯特回归(LR),以及随机梯度下降(SGD)

B.线性回归及批量梯度下降(BGD)

C.神经网络及批量梯度下降(BGD)

D.针对单条样本进行训练的在线学习

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第6题
我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()A.我们

我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()

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

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第7题
基于对智能概念的认识,可以把()简单地理解为是用人工的方法在机器上模拟和实现的智能。

A.机器学习

B.人工智能

C.自动驾驶

D.机器感知

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第8题
大数据选股与量化交易模型主要是基于网络上庞大的数据,使用机器学习模型做个股的涨跌分析与交易策略。()
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第9题
以下选项中,机器学习算法真正用来“学习”的数据是()

A.验证集

B.训练集

C.测试集

D.超参数集

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第10题
到2000年前后,机器学习开始流行的原因如下:___。

A.高效率的机器学习训练算法

B.神经网络的商业应用

C.机器人棋手战胜了象棋冠军

D.行业数据开始指数级的增长

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第11题
一般而言,结合金融领域知识,提取合适的特征,有利于提高机器学习模型的性能。()
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