机器学习和数据科学间是存在交集的。例如,逻辑回归可以用来研究关系,也可以用来做预测。我们可以将数据科学和机器学习想象成一个“谱”,较容易解释的模型更靠近数据科学一侧,“黑箱”模型则更靠近机器学习一侧。
第1题:
A.神经网络(NeuralNetwork)是通过数学算法来模仿人脑思维的抽象计算模型,它是数据挖掘中机器学习的典型代表
B.回归分析是通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具
C.贝叶斯分类方法(BayesianClassifier)是非常成熟的统计学分类方法,它主要用来预测类成员间关系的可能性
D.关联规则经过划分后,每个群组内部各对象间的相似度会很高,而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度
第2题:
A、数据挖掘
B、神经网络
C、类比学习
D、自学习
第3题:
A.根据样本数据,采用分类算法,训练分类器
B.根据样本数据,进行回归分析
C.将未知类别的一组数据,采用聚类方法,分成不同的组
D.机器人在报考环境中,自主学习掌握行走方法
第4题:
基于机器学习的系统跟基于人工识别的系统有什么差异?()
第5题:
机器学习的学习方式是通过获得经验或历史数据不断改进提高做某项任务的表现。
第6题:
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的(),它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本等。
第7题:
下列哪些算法可用于大数据分析?
第8题:
机器学习就是通过算法,使得机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。
第9题:
对
错
第10题:
第11题:
数据挖掘可以支持人们进行决策
数据挖掘可以对任何数据进行
数据挖掘与机器学习是统一的
数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大
第12题:
创造数据
处理数据
做出预测
做出决定
第13题:
A、定量评价机器学习性能
B、估算模型
C、验证模型
D、定性评价机器学习性能
第14题:
数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务,可将其分为(63)。
A.分类或预测模型发现,数据归纳、聚类、关联规则发现,序列模式发现,依赖关系或依赖模型发现,异常和趋势发现等等
B.机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法
C.归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等
D.回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等
第15题:
深度学习算法中,人可以掌控机器“思考”的具体过程,但数据来源和质量的不可控可能导致人工智能被教坏。
第16题:
什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习?
第17题:
下列选项中属于机器学习的有()
第18题:
ER图用来描述的是()。
第19题:
在关于数据挖掘的描述中,正确的是()
第20题:
机器学习是一个算法范畴,它将来自统计学、计算机科学和许多其他学科的想法融合在一起,设计算法来()。
第21题:
第22题:
聚类分析
关联规则
回归和分类预测
机器学习
第23题:
概念数据模型
逻辑数据模型
关系数据模型
对象数据模型
第24题:
机器学习研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能,请问机器学习利用数据训练出什么? (1.0分) [单选.]
A. 模型 B. 表结构 C. 结果 D. 报表
答案:A