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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
决策
机器
数据分析
发布时间:
2024-06-03 23:24:02
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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。( )
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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。()
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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
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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。 ( )A.正确B.错误
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机器审核是通过提取( D )数据样本的特征,输入机器学习形成的机器算法。 选项: A:少量 B:多量 C:大量 D:海量
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华为FusionInsight支持在数据湖上直接扩展AI分析能力,通过机器学习平台。支持数据分析师构建机器学习分析模型,并下发到数据湖上运行 选项: A:正确 B:错误
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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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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。 选项: A、数据 B、算法 C、算力 D、数据和算法
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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。
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机器学习指机器通过统计学算法,对大量的历史数据进行学习从而生成经验模型,利用经验模型指导业务。下列关于机器学习的说法错误的是? 选项: A、机器学习的数据量要大,并且避免过多的噪音数据; B、机器学习生成的结果是模型,是通过历史经验总结出的一套解决方案; C、机器学习广泛应用于营销、预测、关系挖掘、文本分析、智能设备等方面; D、机器学习的核心是算法,算法越复杂,机器学习准确率就越高; E、机器学习是反复训练的过程,通过学习对样本的特征进行统计和归纳; F、机器学习需要验证,用测试数据集检测模型构建,评估模型的准确率;
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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
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机器学习是整个人工智能的核心,机器学习算法的特征之一就是()。 选项: A:特征 B:数据 C:类别 D:模型
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机器学习是整个人工智能的核心,机器学习算法的特征之一就是( )。选项: A:数据 B:模型 C:特征 D:类别
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数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限,这句话表明模型算法不如数据重要选项: A:正确; B:错误
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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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机器学习研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能。机器学习属于软件系统范畴。以下属于机器学习算法有: 选项: A、决策树算法 B、随机森林算法 C、神经网络算法 D、关联规则算法
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机器学习研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能。机器学习属于软件系统范畴。以下属于机器学习算法有:选项: A:决策树算法; B:随机森林算法; C:神经网络算法; D:关联规则算法
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