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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

机器学习系统中通常将数据集划分为训练集和测试集,其中被用来学习得到模型中参数值的是()。

A.训练集

B.测试集

C.训练集和测试集

D.以上答案都不对

答案
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A、训练集

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更多“机器学习系统中通常将数据集划分为训练集和测试集,其中被用来学…”相关的问题
第1题
将训练数据集的误差降到最低是机器学习的最佳结果。()
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第2题
智能机器不容易做迁移学习的原因是:()

A.具体问题建模是固定的

B.训练数据集是特定领域的

C.智能机器并不聪明

D.迁移需要的费用太高

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第3题
回想一下关于不同的机器学习思想的迭代图。下面哪(个/些)陈述是正确的()

A.能够让深度学习工程师快速地实现自己的想法

B.在更好更快的计算机上能够帮助一个团队减少迭代(训练)的时间

C.在数据量很多的数据集上训练上的时间要快于小数据集

D.使用更新的深度学习算法可以使我们能够更快地训练好模型(即使更换CPU/GPU硬件)

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第4题
在机器学习算法中,模型过拟合是指?()

A.模型训练误差很大,在测试集合上误差很小

B.模型训练误差很小,在测试集合上误差较大

C.模型训练误差很小,在测试集合上误差较小

D.模型训练误差很大,在测试集合上误差很大

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第5题
深度学习概念起源于图像分类在下面哪个数据集的竞赛中大大超越传统机器学习?()

A.ImageNet

B.PASCALVOC

C.Labelme

D.COCO

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第6题
将数据集划分成训练集S和测试集T的常见方法有()。

A.以上均正确

B.交叉验证法

C.自助法

D.留出法

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第7题
分类器趋向于过分拟合训练集数据:即在学习期间,它可能包含了训练数据中的某些特定的异常,这些异常不在一般数据集中出现。()
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第8题
增加哪些超参数可能会引发随机森林过拟合()。
增加哪些超参数可能会引发随机森林过拟合()。

A.树的数量

B.树的深度

C.学习速率

D.训练数据集

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第9题
预测分析中将原始数据分为训练数据集和测试数据集等,其中训练数据集的作用在于()。

A.用于对模型的效果进行无偏的评估

B.用于比较不同模型的预测准确度

C.用于构造预测模型

D.用于选择模型

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第10题
MapReduce最早是由Google提出的分布式数据处理模型,随后受到了业内的广泛关注,并被大量应用到各种商业场景中。以下场景中,()适合用MapReduce来实现。

A.交互式查询:基于海量数据的透视分析,用户可以通过上卷、下钻、切片等交互操作,了解数据集细节

B.机器学习:监督学习、无监督学习、分类算法如决策树、SVM等

C.文本统计分析:比如词频TFIDF分析;学术论文、专利文献的引用分析和统计;维基百科数据分析等

D.Web访问日志分析;分析和挖掘用户在web上的访问、购物行为特征,分析用户访问行为

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第11题
为了方便用户管理,使用和控制文件,通常将文件分为若干类。按文件中的数据形式,我们可以将文件分为
(7)。

A.有结构文件和无结构文件

B.库文件,用户文件和系统文件

C.源文件,目标文件和可执行文件

D.只读文件,读写文件和执行文件

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