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标签化操作是指从原始数据中提取有语义的统计特征或者结构化特征,然后将这些特征作为该数据的一个标签存储供后续的分析使用。
特征
结构化
原始数据
发布时间:
2024-05-10 22:49:49
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1.
标签化操作是指从原始数据中提取有语义的统计特征或者结构化特征,然后将这些特征作为该数据的一个标签存储供后续的分析使用。 选项: A、正确 B、错误
2.
有监督机器学习是指:选项: A:已知训练数据的特征,训练数据的标签未知; B:已知训练数据的标签,训练数据的特征未知; C:训练数据的特征和标签都已知; D:训练数据的特征和标签都未知
3.
机器学习的()是使用过去积累的历史数据进行特征提取和选择,将生成的特征数据和标签输入模型当中建立模型参数,直至模型评估达到要求
4.
以下关于特征工程的说法不正确的是 选项: A:特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程$;$它的目的就是获取更好的训练数据特征,使得机器学习模型逼近这个上限$;$特征工程在机器学习中占有非常重要的作用,一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。$;$特征提取是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。 B:特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程$;$它的目的就是获取更好的训练数据特征,使得机器学习模型逼近这个上限$;$特征工程在机器学习中占有非常重要的作用,一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。$;$特征提取是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。 C:特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程$;$它的目的就是获取更好的训练数据特征,使得机器学习模型逼近这个上限$;$特征工程在机器学习中占有非常重要的作用,一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。$;$特征提取是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。 D:特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程$;$它的目的就是获取更好的训练数据特征,使得机器学习模型逼近这个上限$;$特征工程在机器学习中占有非常重要的作用,一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。$;$特征提取是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。
5.
使用主成分分析法进行数据属性特征提取中,每个新的特征是原有特征的 。
6.
以下关于特征工程的说法不正确的是 选项: A:特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程 B:它的目的就是获取更好的训练数据特征,使得机器学习模型逼近这个上限 C:特征工程在机器学习中占有非常重要的作用,一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。 D:特征提取是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。 E:nan
7.
以下关于特征工程的说法不正确的是 选项: A:特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程 [object Object] [object Object] D:$;$它的目的就是获取更好的训练数据特征,使得机器学习模型逼近这个上限$;$特征工程在机器学习中占有非常重要的作用,一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。$;$特征提取是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。
8.
机器学习的( )是使用过去积累的历史数据进行特征提取和选择,将生成的特征数据和标签输入模型当中建立模型参数,直至模型评估达到要求。 选项: A:算法阶段 B:整合阶段 C:训练阶段 D:预测阶段
9.
以下关于特征工程的说法不正确的是 选项: A:A.特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程 B:B.它的目的就是获取更好的训练数据特征,使得机器学习模型逼近这个上限 C:C.特征工程在机器学习中占有非常重要的作用,一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。 D:D.特征提取是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。
10.
用户信息标签的两个重要特征:一是语义化;二是短文本。( ) 选项: A:正确 B:错误
11.
以下关于特征工程的说法不正确的是 选项: A:A.特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程 B.它的目的就是获取更好的训练数据特征,使得机器学习模型逼近这个上限 C.特征工程在机器学习中占有非常重要的作用,一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。 D.特征提取是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。 B:2 C:3 D:4
12.
机器学习使用的数据由特征、特征值、( )组成。A.特征向量B.状态值C.结构值D.标签
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