机器学习可以分为两个阶段,制作人工神经网络的“学习阶段”和利用已完成的人工神经网络输出正解的“()”。A、判断阶段B、预测阶段C、验证阶段D、训练阶段

第1题：

针对SVM、决策树、CRF、人工神经网络等机器学习算法设计MapReduce平台的优化策略

第2题：

建立人工神经网络模型的3个关键要素是：人工神经元的数学模型，人工神经网络的拓扑结构，人工神经网络的学习训练算法。

第3题：

机器学习是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。深度学习源于人工神经网络的研究，它模仿人脑的机制来解释数据。对人工智能，机器学习，深度学习的关系，以下正确的描述是：（A＞B代表A出现的时间早于B）

A．人工智能＞机器学习＞深度学习

B．人工智能＞深度学习＞机器学习

C．机器学习＞人工智能＞深度学习

D．机器学习＞深度学习＞人工智能

第4题：

人工神经网络的学习训练指的是通过神经网络所在环境的刺激作用调整神经网络的自由参数，使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。学习方式可分为有导师学习和无导师学习。

第5题：

神经网络的学习过程主要由 两个阶段组成。