机器学习系统使用什么来建立并更新模型？
A: 样本数据
B: 继承模型
C: 标签数据
D: 计算能力
A: 样本数据
B: 继承模型
C: 标签数据
D: 计算能力
举一反三
- 有关机器学习，说法错误的是： A: 机器学习系统不可以学习人的判断过程 B: 机器学习系统利用经验来改善计算机系统自身的性能 C: 计算机学习人解决问题的“经验”，并模仿人来解决问题 D: 学习系统使用样本数据来建立并更新模型，并以可理解的符号形式表达，使经过更新后的模型处理同源数据的能力得以提升
- 监督式学习能够为没有标签的整个样本数据建立多样化的模型或结构。
- 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
- 在一个包含5000个特征及超过一百万个观测值的数据集上建立一个机器学习的模型，下面哪种方法能更高效地训练模型？（） A: 使用在线学习算法 B: 从数据集中随机抽取样本来建立模型 C: 使用主成分分析法（PCA）对数据降维 D: 使用支持向量机SVM来建立模型
- 以下哪些不是机器学习的过程（）? A: 模型选择 B: 数据集划分 C: 深度学习 D: 数据清洗 E: 集成学习 F: 模型建立