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[判断题]

可以通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。（)

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更多“可以通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学…”相关的问题

第1题

机器通过“学习”也能掌握这种分门别类的技能，如识别人脸，或者区分两种花。像这样能够完成分类任务的人工智能系统，被称为分类器。机器分类的流程可以被抽象为（)和（)这两个环节。

A.学习特征

B.分类器建立

C.分类器训练

D.提取特征

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第2题

根据机器学习的数据准备可以将机器学习模型划分为()、()、()。

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第3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4题

大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是()。

A.预测与惩罚

B.被视为人工智能的一部分

C.把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性

D.被视为一种机器学习

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第5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？()

A.模型

B.表结构

C.结果

D.报表

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第6题

在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，然后再训练学习器。特征选择是从给定的特征集合中选择出无关特征子集的过程。（)

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第7题

大数据能够发现学习软肋，能够通过对与学生相关的海量数据分析，辨别出每个学生的学习行为和学

习模式。()

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第8题

机器学习可以解决给定数据的预测问题，也可以解决大数据存储和并行计算。（)

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第9题

分类模型通常是通过无监督学习产生的，根据已知的对象的类别和其具体特征的数据，通过训练产生由特征判断类别的规则。（)

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