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在机器学习算法中训练模型时,是为了得到_______。
选项:
A:模型参数;
B:预测值;
C:超参数 ;
D:样本标签
模型
预测值
参数
发布时间:
2024-05-05 18:34:46
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相关试题
1.
在机器学习模型中,需要通过训练学习到的的参数称为超参数 选项: A:正确; B:错误
2.
在机器学习模型中,需要通过训练学习到的的参数称为超参数 选项: A、正确 B、错误
3.
以下关于模型中参数与超参数的描述中,哪些选项是正确的? 选项: A: 模型中不但有参数,还有超参数的存在。 B: 超参数由模型自动学习。 C: 超参数由人工手动设定。 D: 可以使用超参数来控制训练。
4.
____是训练机器学习算法的数据集;____是用来评估经训练后的模型性能的数据集;____是用来微调模型超参数的数据集。
5.
对于每一个样本,使用EM算法学习高斯混合模型的参数,当得到的值时EM算法运行结束。( )选项: A:对 B:错
6.
测试集是训练机器学习算法的数据集训练集是用来评估经训练后的模型性能的数据集验证集是用来微调模型超参数的数据集。
7.
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
8.
机器学习将样本数据集拆分成训练集和测试集,下列哪种说法是错误的?( )A.传统统计学评价模型好坏的标准是训练集上预测值与实际值的拟合程度B.机器学习评价模型好坏时更关注其泛化能力,即对未知新样本的预测能力C.机器学习中,训练模型应当同时使用训练集和测试集D.机器学习中,评价模型应当只使用测试集
9.
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。A.算法阶段B.整合阶段C.训练阶段D.预测阶段
10.
选择合适的数据挖掘和知识发现算法模型,并通过( )学习或者( )学习算法确立模型参数或者结构参数,以保证模型的准确正常运行。选项: A:机器 B:模型 C:监督 D:非监督
11.
机器学习模型在部署前需要经过两个部分的工作( )。选项: A:模型训练 B:模型评估 C:机器调试 D:参数设定 E:连接学习
12.
以下关于模型超参数的特征描述不正确的是哪一项? 选项: A、模型的超参数可以通过数据直接得到,也可以通过人的经验来设定 B、模型超参数通常可以使用启发式方法来设置 C、模型超参数通常由实践者直接指定 D、模型超参数常应用于估计模型参数的过程中 E、模型超参数通常根据给定的预测建模问题而调整
13.
以下关于模型超参数的特征描述不正确的是() 选项: A、模型超参数通常根据给定的预测建模问题而调整 B、模型超参数常应用于估计模型参数的过程中 C、模型的超参数可以通过数据直接得到,也可以通过人的经验来设定 D、模型超参数通常可以使用启发式方法来设置 E、模型超参数通常由实践者直接指定
14.
(判断题) 测试集是训练机器学习算法的数据集训练集是用来评估经训练后的模型性能的数据集验证集是用来微调模型超参数的数据集。 选项:A、正确B、错误
15.
以下关于模型中参数与超参数的描述中,哪些选项是正确的? 选项: A、模型超参数通常由实践者直接指定 B、模型超参数只能通过人工直接设定 C、模型超参数通常根据给定的预测建模问题而调整 D、模型超参数通常可以使用启发式方法来设置
16.
以下关于模型中参数与超参数的描述中,哪些选项是正确的? 选项: A、模型超参数通常由实践者直接指定 B、模型超参数只能通过人工直接设定 C、模型超参数通常根据给定的预测建模问题而调整 D、模型超参数通常可以使用启发式方法来设置
17.
使用训练数据集启动对模型的训练,即根据训练数据集寻找模型( ),最终得到训练好的模型。 选项:A、参数B、对象C、调优D、算法
18.
使用训练数据集启动对模型的训练,即根据训练数据集寻找模型( ),最终得到训练好的模型。 选项:A、参数B、对象C、调优D、算法
19.
使用训练数据集启动对模型的训练,即根据训练数据集寻找模型( ),最终得到训练好的模型。 选项: A、对象 B、调优 C、算法 D、参数
20.
使用训练数据集启动对模型的训练,即根据训练数据集寻找模型( ),最终得到训练好的模型。 选项: A、对象 B、调优 C、算法 D、参数
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