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- 1.基于大数据的学习评价模型包括（） 选项： A、学习预警模型 B、学业评价模型 C、学生画像模型 D、学习分析模型
- 2.机器学习三要素包括（ ）。 选项： A、数据结构、学习算法和模型 B、数据、学习算法和模型 C、数据库、学习算法和模型评估 D、数据、学习算法和模型评估
- 3.机器学习的特点有（ ）。 选项： A:机器学习以数据为研究对象，是数据驱动的科学 B:机器学习的目的是对数据进行预测与分析 C:机器学习以模型方法为中心，利用统计学习的方法构建模型并利用模型对未知数据进行预测和分析 D:具有创造性思维
- 4.机器学习在获取数据后进行数据分析以提取特征，进而构建机器学习算法，最终形成决策模型。（ ）
- 5.机器学习在获取数据后进行数据分析以提取特征，进而构建机器学习算法，最终形成决策模型。（）
- 6.学习的目的是调整权值，以使网络对任何的输入都能得到期望的输出。理想的情况是输入和输出一致，这样，学习后的模型再用于处理数据时就可以得到比没有学习的模型相对更加精确的结果。（ ）
- 7.以下说法不正确的是选项： A:无监督学习模型的性能评价和模型解释与有监督学习模型没有大的区别。; B:有监督学习模型需要有标签数据; C:无监督学习模型不需要有标签数据; D:有监督学习模型都分为模型的训练和模型的应用两个阶段，前一阶段利用有标签数据建立模型，后一阶段则在标签未知的数据上应用模型来预测标签。
- 8.以下说法不正确的是选项： A:有监督学习模型需要有标签数据; B:无监督学习模型不需要有标签数据; C:有监督学习模型都分为模型的训练和模型的应用两个阶段，前一阶段利用有标签数据建立模型，后一阶段则在标签未知的数据上应用模型来预测标签。; D:无监督学习模型的性能评价和模型解释与有监督学习模型没有大的区别。
- 9.（）是利用一组已知输入x和输出y的数据来学习模型的参数，使得模型预测的输出标记和真实标记尽可能的一致
- 10.机器学习在获取数据后进行数据分析以提取特征，进而构建机器学习算法，最终形成决策模型。（ ） 选项： A、正确 B、错误
- 11.下面对回归和分类的描述不正确的是（ ）? 在分类模型中，学习得到一个函数将输入变量映射到离散输出空间回归是一种无监督学习、分类学习是有监督学习在回归分析中，学习得到一个函数将输入变量映射到连续输出空间两者均是学习输入变量和输出变量之间潜在关系模型
- 12.传统机器学习和深度学习是人工智能核心技术，在工程流程上略有差别，以下步骤在深度学习中不需要做的是（） 选项： A、模型评估 B、特征工程 C、数据清洗 D、模型构建
- 13.传统机器学习和深度学习是人工智能核心技术，在工程流程上略有差别，以下步骤在深度学习中不需要做的是单选 选项： A:模型评估 B:特征工程 C:数据清洗 D:模型构建
- 14.下面对回归和分类的描述不正确的是（ ）? 两者均是学习输入变量和输出变量之间潜在关系模型回归是一种无监督学习、分类学习是有监督学习在回归分析中，学习得到一个函数将输入变量映射到连续输出空间在分类模型中，学习得到一个函数将输入变量映射到离散输出空间
