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[主觀題]

以下說(shuō)法正確的是()1.一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,如果有較高準(zhǔn)確率,總是說(shuō)明這個(gè)分類器是好的2.如果增加模

以下說(shuō)法正確的是()

1.一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,如果有較高準(zhǔn)確率,總是說(shuō)明這個(gè)分類器是好的

2.如果增加模型復(fù)雜度,那么模型的測(cè)試錯(cuò)誤率總是會(huì)降低

3.如果增加模型復(fù)雜度,那么模型的訓(xùn)練錯(cuò)誤率總是會(huì)降低

4.我們不可以使用聚類“類別id”作為一個(gè)新的特征項(xiàng),然后再用監(jiān)督學(xué)習(xí)分別進(jìn)行學(xué)習(xí)

A.1

B.2

C.3

D.1and3

答案
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更多“以下說(shuō)法正確的是()1.一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,如果有較高準(zhǔn)確率,總是說(shuō)明這個(gè)分類器是好的2.如果增加模”相關(guān)的問(wèn)題

第1題

假設(shè)我們要解決一個(gè)二類分類問(wèn)題,我們已經(jīng)建立好了模型,輸出是0或1,初始時(shí)設(shè)閾值為0.5,超過(guò)0.5概率估計(jì),就判別為1,否則就判別為0;如果我們現(xiàn)在用另一個(gè)大于0.5的閾值,那么現(xiàn)在關(guān)于模型說(shuō)法,正確的是:()

A.模型分類的召回率會(huì)降低或不變

B.模型分類的召回率會(huì)升高

C.模型分類準(zhǔn)確率會(huì)升高或不變

D.模型分類準(zhǔn)確率會(huì)降低

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第2題

假設(shè)我們要解決一個(gè)二類分類問(wèn)題,我們已經(jīng)建立好了模型,輸出是0或1,初始時(shí)設(shè)閾值為0.5,超過(guò)0.5概
率估計(jì),就判別為1,否則就判別為0;如果我們現(xiàn)在用另一個(gè)大于0.5的閾值,那么現(xiàn)在關(guān)于模型說(shuō)法,正確的是()

1.模型分類的召回率會(huì)降低或不變

2.模型分類的召回率會(huì)升高

3.模型分類準(zhǔn)確率會(huì)升高或不變

4.模型分類準(zhǔn)確率會(huì)降低()

A.1

B.2

C.1和3

D.2和4E以上都不是

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第3題

機(jī)器學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)流程包含()

A.數(shù)據(jù)選擇

B.模型訓(xùn)練

C.測(cè)試模型

D.調(diào)優(yōu)模型

E.驗(yàn)證模型

F.使用模型

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第4題

機(jī)器學(xué)習(xí)的主旨是讓計(jì)算機(jī)去模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,是人工智能的核心。機(jī)器學(xué)習(xí)雖然可以在大數(shù)據(jù)訓(xùn)練中學(xué)到正確的工作方法,但它也很容易受到惡意干擾。通常攻擊者是通過(guò)輸入惡意數(shù)據(jù)來(lái)“欺騙”機(jī)器學(xué)習(xí)模型,導(dǎo)致其出現(xiàn)嚴(yán)重故障。近日,“Data61”機(jī)器學(xué)習(xí)小組研發(fā)出了一種機(jī)器學(xué)習(xí)的新算法。這種新算法通過(guò)類似疫苗接種的思路,幫助機(jī)器學(xué)習(xí)“修煉”出抗干擾能力。這是針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型打造的防干擾訓(xùn)練,譬如,在圖片識(shí)別領(lǐng)域,該算法能夠?qū)D片集合進(jìn)行微小的修改或使其失真,激發(fā)出機(jī)器學(xué)習(xí)模型的抗干擾能力,并形成相關(guān)的自我抗干擾訓(xùn)練模型。這段文字意在說(shuō)明:()

A.干擾機(jī)器識(shí)別圖像的新方法

B.新算法助機(jī)器學(xué)習(xí)抵抗干擾

C.機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心

D.機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的方法

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第5題

“點(diǎn)擊率問(wèn)題”是這樣一個(gè)預(yù)測(cè)問(wèn)題,99%的人是不會(huì)點(diǎn)擊的,而1%的人是會(huì)點(diǎn)擊進(jìn)去的,所以這是一個(gè)非常
不平衡的數(shù)據(jù)集.假設(shè),現(xiàn)在我們已經(jīng)建了一個(gè)模型來(lái)分類,而且有了99%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,我們可以下的結(jié)論是()

A.模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率已經(jīng)很高了,我們不需要做什么了

B.模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率不高,我們需要做點(diǎn)什么改進(jìn)模型

C.無(wú)法下結(jié)論

D.以上都不對(duì)

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第6題

心理學(xué)家維特羅克在20世紀(jì)70年代提出的學(xué)習(xí)模型是 ()A.信息加工模型 B.學(xué)習(xí)過(guò)程模型C.生成模型
心理學(xué)家維特羅克在20世紀(jì)70年代提出的學(xué)習(xí)模型是 ()

A.信息加工模型

B.學(xué)習(xí)過(guò)程模型

C.生成模型

D.開(kāi)放學(xué)習(xí)模型

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第7題

我們建立一個(gè)5000個(gè)特征,100萬(wàn)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型.我們?cè)趺从行У貞?yīng)對(duì)這樣的大數(shù)據(jù)訓(xùn)練()A.我們
我們建立一個(gè)5000個(gè)特征,100萬(wàn)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型.我們?cè)趺从行У貞?yīng)對(duì)這樣的大數(shù)據(jù)訓(xùn)練()

A.我們隨機(jī)抽取一些樣本,在這些少量樣本之上訓(xùn)練

B.我們可以試用在線機(jī)器學(xué)習(xí)算法

C.我們應(yīng)用PCA算法降維,減少特征數(shù)

D.B和C

E.A和B

F.以上所有

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第8題

以下哪種模型不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)?()

A.邏輯回歸

B.LASSO回歸

C.支持向量機(jī)

D.譜聚類

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第9題

對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說(shuō)法,下面正確的是:()

A增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù),可能會(huì)增加測(cè)試數(shù)據(jù)集的分類錯(cuò)誤率

B減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù),總是能減小測(cè)試數(shù)據(jù)集的分類錯(cuò)誤率

C增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù),總是能減小訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的分類錯(cuò)誤率

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