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3 . 算法和模型是智能投顾产品的核心竞争力,而模型需要通过样本数据不断的“训练”才能使用。对 错
竞争力
模型
样本数
发布时间:
2024-04-14 23:00:57
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1.
在工业大数据分析中,数据模型的训练和优化如何实现? 选项: A: 只依赖历史数据 B: 使用机器学习和算法进行模型训练和优化 C: 不需要数据模型 D: 通过人工智能进行模型优化
2.
1 . 关于智能投顾与人工投顾优势对比说法正确的是( )。· A.人工投顾存在服务瓶颈· B.智能投顾数据处理能力大大超越人类· C.人工投顾按照既定的模型算法执行· D.智能投顾以销售为导向
3.
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
4.
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
5.
通常,传统的数据挖掘算法都可以使用预测组件进行模型预测。该组件的输入为()和(),输出为预测结果。 选项: A、算法函数 B、训练模型 C、样本数据 D、预测数据
6.
实验训练应使用()的样本集,通过训练得到可用的模型,模型可输出至()。 选项: A:数据库$;$样本库$;$模型库$;$参数库 B:数据库$;$样本库$;$模型库$;$参数库 C:数据库$;$样本库$;$模型库$;$参数库 D:数据库$;$样本库$;$模型库$;$参数库 E:数据库$;$样本库$;$模型库$;$参数库 F:数据库$;$样本库$;$模型库$;$参数库
7.
决策树属于有监督学习算法,需要根据已知样本数据及其目标来训练并得到一个可以工作的模型,然后再使用该模型对未知样本进行分类。A.正确B.错误
8.
决策树属于有监督学习算法,需要根据已知样本数据及其目标来训练并得到一个可以工作的模型,然后再使用该模型对未知样本进行分类。A.正确B.错误
9.
凭证数据自动生成模型不需要训练,直接使用 选项: A:NN模型即可。 B:对 C:错
10.
ChatGPT是()和()相结合的一种生成式人工智能(AIGC)语言模型,其核心在于通过RLHF,即使用强化学习的方法,利用人类反馈信号直接进行语言模型优化。( )选项: A:生成式预训练 B:算法语言转换 C:人类模拟训练 D:数据算法生成
11.
我们想要训练一个 ML 模型,样本数量有 100 万个,特征维度是 5000,面对如此大数据,如何有效地训练模型?( )选项: A:对训练集随机采样,在随机采样的数据上建立模型 B:尝试使用在线机器学习算法 C:使用 PCA 算法减少特征维度 D:选项中没有正确答案
12.
如果想要训练一个 ML 模型,样本数量为 100 万个,特征维度为 5000 个,面对如此大数据,那么有效地训练模型可以采取的措施有( )。 选项: A、对训练集随机采样,在随机采样的数据上建立模型 B、尝试使用在线机器学习算法 C、使用 PCA 算法减少特征维度
13.
下列不是过拟合出现的原因的是( )。 选项: A、使用错误的算法 B、模型过于复杂 C、训练数据集样本单一,样本不足 D、训练数据中噪声干扰过大
14.
模型算法中,对样本数据机器学习时,通常把数据集分为训练集和测试集。 选项: A:正确 B:错误
15.
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
16.
机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。选项: A:对 B:错
17.
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
18.
什么是过拟合? 选项: A: 模型过度拟合训练数据,导致在测试数据上表现不佳的现象。 B: 模型过于简单,无法很好地拟合训练数据和测试数据。 C: 学习算法对未见过的样本的适应能力。 D: 所有可能的模型组成的空间,用于描述模型的表达能力。
19.
训练数据选择训练算法最后建立人工神经网络模型。( ) 选项: A:对 B:错
20.
深度网络模型中由于存在大量待寻优的参数,因此需要大数据样本进行训练。选项: A:对 B:错
21.
(单选)逻辑回归训练完毕后,通过模型权重即可对新样本进行分类,因此算法资源占用小,尤其是内存。 选项: A、对 B、错
22.
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。[2分]A、数据B、算法C、算力D、数据和算法
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