机器学习的流程包括：分析案例、数据获取、（）和模型验证这四个过程。
A: 数据清洗
B: 数据分析
C: 模型训练
D: 模型搭建
A: 数据清洗
B: 数据分析
C: 模型训练
D: 模型搭建
C
举一反三
- 机器学习是一个流程性很强的工作,其流程包括数据采集、数据清洗、数据预处理、特征工程、模型调优、模型融合、模型验证、模型持久化等。
- 从获取数据到建立模型表征知识包括四个过程，分别是获取数据、分析数据、______、预测未知。
- 机器学习是指通过（）在机器上训练模型，并利用模型进行分析决策与行为预测的过程。 A: 数据 B: 算法 C: 算力 D: 数据和算法
- AI识别应用模型开发的流程包含数据采集与标注、问题分析与模型定义、模型部署、模型评估、模型训练、集成等环节，正确的流程是（）。 A: 问题分析与模型定义》数据采集与标注》模型训练》模型评估》模型部署》业务集成 B: 数据采集与标注》问题分析与模型定义》模型训练》模型部署》模型评估》业务集成 C: 数据采集与标注》问题分析与模型定义》模型评估》模型训练》模型部署》业务集成 D: 问题分析与模型定义》数据采集与标注》模型训练》模型部署》模型评估》业务集成
- 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
内容
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机器学习通常要经过数据选择，模型训练，模型优化矫正等过程。（ ）
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大数据分析方式的基本步骤和基本思路如下：第一步，数据收集过程。第二步，数据清洗和整理工作。第三步，( )。 A: 数据可视化 B: 数据分析和模型的选择 C: 数据ETL D: 数据存储
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以下哪个是常见的大数据处理流程. A: 数据获取、数据清洗、数据分析、数据可视化 B: 数据清洗、数据获取、数据分析、数据可视化 C: 数据清洗、数据获取、数据可视化、数据分析 D: 数据可视化、数据清洗、数据获取、数据分析
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完整的数据分析过程，包括数据采集、数据清洗和数据分析。（ ）
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属于机器学习常见流程的是( ) A: 数学抽象,随机选取任务目标 B: 数据获取 C: 数据预处理与特征选择 D: 模型训练与调优 E: 模型融合