什么是学习和机器学习？为什么要研究机器学习？

题目

什么是学习和机器学习？为什么要研究机器学习？

相似考题

1.关于深度学习、机器学习、人工智能三者的关系,表述正确的是()。A、机器学习包括了人工智能B、机器学习包括了深度学习C、深度学习包括了机器学习D、深度学习包括了人工智能

2.机器学习是研究如何使用()来模拟人类学习活动的一门学科。A.人脑B.动物C.机器D.以上所有选项

3.机器学习包括传统机器学习和深度学习。()此题为判断题(对，错)。

4.机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。()此题为判断题(对，错)。

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  • 第1题：

    人工智能研究的基本内容有()

    A、机器感知

    B、机器思维

    C、机器学习

    D、机器行为


    正确答案：ABCD

  • 第2题：

    机器学习的一个最新研究领域是( )。

    A、数据挖掘

    B、神经网络

    C、类比学习

    D、自学习


    正确答案：A

  • 第3题：

    婴儿通过触碰物体、四处玩耍和观察成人的行为等方式来学习，但机器人通常只能按照编订的程序来进行学习。于是，有些科学家试图研制学习方式更接近婴儿的机器人。他们认为，既然婴儿是地球上最有效率的学习者，为什么不设计出能像婴儿那样不费力气就能学习的机器人呢？以下哪项最可能是上述科学家观点的假设？

    A.婴儿的学习能力是天生的，他们的大脑与其它动物幼崽不同。
    B.通过触碰、玩耍和观察等方式来学习是地球上最有效率的学习方式。
    C.即使是最好的机器人，他们的学习能力也是无法超过最差的婴儿学习者。
    D.如果机器人能像婴儿那样学习，它们的智能就有可能超过人类。
    E.成年人和现有的机器人都不能像婴儿那样毫不费力的学习。

    答案：B
    解析：
    建立论据与结论之间的联系。需要假设B项。

  • 第4题：

    人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为（）

    • A、专家系统、自动规划
    • B、专家系统、机器学习
    • C、机器学习、智能控制
    • D、机器学习、自然语言理解

    正确答案:B

  • 第5题：

    传统的机器学习方法的表现主要是算法，目前的机器学习主要是强化学习，具有自学习的能力。


    正确答案:正确

  • 第6题：

    什么是大数据智能分析的核心（）

    • A、人工智能
    • B、深度学习
    • C、机器学习
    • D、区块链

    正确答案:B

  • 第7题：

    请论述什么是机器学习？机器学习系统通常应该具有哪些主要特征？


    正确答案: 机器学习过程是智能系统不断地积累和更新知识以改善系统性能，从而使系统具有自适应能力的过程。具有学习能力的系统对于环境的变化，系统能随之产生适应性变化，从而使系统能更有效地完成同样或类似的任务。在系统内部，机器学习表现为新知识结构的建立和完善及知识的更新。机器学习系统的主要特征：
    1.目的性。系统的学习行为有高度的目的性，即系统必须知道学习什么。
    2.结构性。系统必须具备适当的知识存储结构来记忆学到的知识，能够修改和完善知识表示与知识组织形式。
    3.有效性。系统学习到的知识应受到实践的检验，新知识必须对改善系统的行为起到有益的作用。
    4.开放性。系统的能力应在实际使用过程中和在同环境进行信息交互的过程中不断改进。

  • 第8题：

    什么是学习？机器学习的本质是什么？


    正确答案: 学习是人类智能的主要标志，也是人类获得知识的基本手段，学习能力无疑是人工智能研究的一个最重要的方面。机器学习过程本质上是把导师或专家提供的学习实例或信息转换成能被学习系统理解并应用的形式存储起来的过程。

  • 第9题：

    单选题
    机器学习是研究如何使用（）来模拟人类学习活动的一门学科。
    A

    人脑

    B

    动物

    C

    机器

    D

    以上所有选项


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    问答题
    请论述什么是机器学习？机器学习系统通常应该具有哪些主要特征？

    正确答案： 机器学习过程是智能系统不断地积累和更新知识以改善系统性能，从而使系统具有自适应能力的过程。具有学习能力的系统对于环境的变化，系统能随之产生适应性变化，从而使系统能更有效地完成同样或类似的任务。在系统内部，机器学习表现为新知识结构的建立和完善及知识的更新。机器学习系统的主要特征：
    1.目的性。系统的学习行为有高度的目的性，即系统必须知道学习什么。
    2.结构性。系统必须具备适当的知识存储结构来记忆学到的知识，能够修改和完善知识表示与知识组织形式。
    3.有效性。系统学习到的知识应受到实践的检验，新知识必须对改善系统的行为起到有益的作用。
    4.开放性。系统的能力应在实际使用过程中和在同环境进行信息交互的过程中不断改进。
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    多选题
    人工智能研究的基本内容有（）
    A

    机器感知

    B

    机器思维

    C

    机器学习

    D

    机器行为


    正确答案： B,A
    解析： 暂无解析

  • 第12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

  • 第13题：

    根据是否需要标注数据,机器学习方法可以分为有监督学习和无监督学习。监督学习中的训练集用于()

    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


    答案：B

  • 第14题：

    举例说明什么是过度学习?为什么要进行过度学习?


    答案：
    解析：
    所谓过度学习，指在学习达到刚好成诵以后的附加学习。如读一首短诗，某人学习10分钟就刚好能背诵，在能够背诵之后增加的学习(如再读5分钟或再读5遍)便是过度学习。之所以要进行过度学习，是因为在日常教学中，一般教师都知道，对于本门学科的一些基本概念、基本原理的学习，仅仅达到刚能回忆的程度是不够的，必须在全面理解的基础上达到牢固熟记的程度。例如，加减九九表中的162个数量关系是加减运算的基础，对于这些数量关系的记忆必须达到“滚瓜烂熟”、可以不假思索“脱口而出”的程度；对于乘法大九九表中的81个数量关系也应作如此要求。这些都是实际教学中过度学习的例证。当然，过度学习并不意味着复习次数越多越好。研究表明，学习的熟练程度达到150％时，记忆效果最好；超过l50％时，效果并不递增，很可能引起厌倦、疲劳等而成为无效劳动。

  • 第15题：

    传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习，其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型，称为分类,标签为连续的类型,称为什么？（)

    A、给定标签
    B、离散
    C、分类
    D、回归


    D

  • 第16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？（）

    • A、机器学习系统节省人力，更自动化
    • B、机器学习比较适合排序、简单逻辑判断
    • C、机器学习比较适合复杂的聚类和分类算法
    • D、机器学习可以从海量的数据中获取经验，而不受限于具体维度

    正确答案:A,C,D

  • 第17题：

    机器学习是研究如何使用（）来模拟人类学习活动的一门学科。

    • A、人脑
    • B、动物
    • C、机器
    • D、以上所有选项

    正确答案:C

  • 第18题：

    人工智能是属于（）

    • A、人和动物的学习
    • B、人类的学习
    • C、知识和技能的学习
    • D、机器学习

    正确答案:D

  • 第19题：

    举例阐述为什么要学习研究管理学。


    正确答案:（1）管理的重要性决定了学习、研究管理学的必要性。管理是有效地组织共同劳动所必需的。随着生产力和技
    术的发展，人们逐渐认识到管理的必要性。从某种意义上说，管理本身就是一种经济资源，作为“第三生产力”
    在社会中发挥作用。先进的技术，要有先进的管理与之相适应，否则，落后的管理就不能使先进的技术得到充
    分发挥。
    （2）学习、研究管理学是培养管理人员的重要手段之一。判定管理是否有效的标准是管理者的管理成果。通过
    实践可以验证管理是否有效，因此，实践是培养管理者的重要一环。而学习、研究管理学也是培养管理者的一
    个重要环节。只有掌握扎实的管理理论与方法，才能很好地指导实践，并可缩短或加速管理者的成长过程。目
    前我国的管理人才，尤其是合格的管理人才是缺乏的。因此，学习、研究管理学，培养高质量的管理者成为当
    务之急。
    （3）学习、研究管理学是未来的需要。随着社会的发展，专业化分工会更加精细，社会大生产会日益复杂，而
    日新月异的社会将需要更加科学的管理。因此，管理在未来的社会中将处于更加重要的地位。

  • 第20题：

    问答题
    为什么机器学习和数据挖掘的分类问题可以利用信息论原理？

    正确答案： 信息论原理是数据挖掘的理论基础之一。一般用于分类问题，即从大量数据中获取分类知识，具体来说，就是在已知各实例的类别的数据中，找出确定类别的关键的条件属性，求关键属性的方法，即先计算各条件属性的信息量，再从中选出信息量最大的属性，信息量的计算是利用信息论原理中的公式。
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    问答题
    什么是学习？机器学习的本质是什么？

    正确答案： 学习是人类智能的主要标志，也是人类获得知识的基本手段，学习能力无疑是人工智能研究的一个最重要的方面。机器学习过程本质上是把导师或专家提供的学习实例或信息转换成能被学习系统理解并应用的形式存储起来的过程。
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    问答题
    什么是学习和机器学习？为什么要研究机器学习？

    正确答案： 按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，是机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机。
    现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    传统的机器学习方法包括监督学习.无监督学习和半监督学习，其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型，称为分类，标签为连续的数字，又称为什么呢？ (1.0分) [单选.] A. 给定标签 B. 离散 C. 分类 D. 回归
    答案:D

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