机器学习中,模型需要输入什么来训练自身,预测未知()
A.历史数据
B.训练算法
C.神经网络
D.人工程序
A.历史数据
B.训练算法
C.神经网络
D.人工程序
第2题
A.监督学习的监督体现在所有机器要处理的数据实现都要由人为定义好相应的类别,再对分类算法进行训练,最后得到可以使用的分类器
B.按照不同的学习理论划分,机器学习模型可以分为有监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习等不同类型
C.有监督学习的数据集有标签,无监督相比于有监督,没有训练过程,而是直接拿数据进行建模分析
D.在实际应用中,机器学习主要以无监督学习或半监督学习方式为主
第3题
A.支持在线标注、自动模型训练、超参优化及模型评估
B.支持基于异构硬件(CPU和GPU)的模型加载和数据请求的实时响应
C.用户可以将模型快速部署为c.restfulapi,http,通过HTTP请求的方式调用该服务
D.提供的弹性扩缩和蓝绿部
第4题
A.数据收集→数据清洗→模型训练→特征提取与选择→模型评估测试→模型部署与整合
B.数据收集→数据清洗→特征提取与选择→模型训练→模型评估测试→模型部署与整合
C.数据收集→特征提取与选择→数据清洗→模型训练→模型评估测试→模型部署与整合
D.数据收集→数据清洗→特征提取与选择→模型训练→模型部署与整合→模型评估测试
第7题
A.机器视觉质检
B.厂区智能物流
C.无人智能巡检
D.生产现场监测
第10题
假设你有一个非常大的训练集合,如下机器学习算法中,你觉着有哪些是能够使用map-reduce框架并能将训练集划分到多台机器上进行并行训练的()。
A.逻辑斯特回归(LR),以及随机梯度下降(SGD)
B.线性回归及批量梯度下降(BGD)
C.神经网络及批量梯度下降(BGD)
D.针对单条样本进行训练的在线学习