机器学习和数据科学间是存在交集的。例如,逻辑回归可以用来研究关系,也可以用来做预测。我们可以将数据科学和机器学习想象成一个“谱”,较容易解释的模型更靠近数据科学一侧,“黑箱”模型则更靠近机器学习一侧。

题目

机器学习和数据科学间是存在交集的。例如,逻辑回归可以用来研究关系,也可以用来做预测。我们可以将数据科学和机器学习想象成一个“谱”,较容易解释的模型更靠近数据科学一侧,“黑箱”模型则更靠近机器学习一侧。


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  • 第1题:

    下列对数据挖掘的描述不正确的选项是?()

    A.神经网络(NeuralNetwork)是通过数学算法来模仿人脑思维的抽象计算模型,它是数据挖掘中机器学习的典型代表

    B.回归分析是通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具

    C.贝叶斯分类方法(BayesianClassifier)是非常成熟的统计学分类方法,它主要用来预测类成员间关系的可能性

    D.关联规则经过划分后,每个群组内部各对象间的相似度会很高,而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度


    正确答案:D

  • 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:

    在机器学习概念中,有监督学习、无监督学习和强化学习三大类典型方法。下列学习任务属于无监督学习的是( )。

    A.根据样本数据,采用分类算法,训练分类器

    B.根据样本数据,进行回归分析

    C.将未知类别的一组数据,采用聚类方法,分成不同的组

    D.机器人在报考环境中,自主学习掌握行走方法


    参考答案:C

  • 第4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5题:

    机器学习的学习方式是通过获得经验或历史数据不断改进提高做某项任务的表现。


    正确答案:正确

  • 第6题:

    深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的(),它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本等。

    • A、软件系统
    • B、智能系统
    • C、网络结构
    • D、神经网络

    正确答案:D

  • 第7题:

    下列哪些算法可用于大数据分析?

    • A、聚类分析
    • B、关联规则
    • C、回归和分类预测
    • D、机器学习

    正确答案:A,B,C,D

  • 第8题:

    机器学习就是通过算法,使得机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。


    正确答案:正确

  • 第9题:

    判断题
    机器学习就是通过算法,使得机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。
    A

    B


    正确答案:
    解析: 暂无解析

  • 第10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11题:

    单选题
    在关于数据挖掘的描述中,正确的是()
    A

    数据挖掘可以支持人们进行决策

    B

    数据挖掘可以对任何数据进行

    C

    数据挖掘与机器学习是统一的

    D

    数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大


    正确答案: A
    解析: 数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之,数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法,数据来源质量对数据挖掘结果的影响很大。

  • 第12题:

    多选题
    机器学习是一个算法范畴,它将来自统计学、计算机科学和许多其他学科的想法融合在一起,设计算法来()。
    A

    创造数据

    B

    处理数据

    C

    做出预测

    D

    做出决定


    正确答案: B,D
    解析: 暂无解析

  • 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:

    数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务,可将其分为(63)。

    A.分类或预测模型发现,数据归纳、聚类、关联规则发现,序列模式发现,依赖关系或依赖模型发现,异常和趋势发现等等

    B.机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法

    C.归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等

    D.回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等


    正确答案:A
    解析:B项是根据挖掘方法对数据挖掘进行的分类。

  • 第15题:

    深度学习算法中,人可以掌控机器“思考”的具体过程,但数据来源和质量的不可控可能导致人工智能被教坏。


    正确答案:错误

  • 第16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。

  • 第17题:

    下列选项中属于机器学习的有()

    • A、深度学习
    • B、数据挖掘
    • C、机器翻译
    • D、自然语言处理

    正确答案:A

  • 第18题:

    ER图用来描述的是()。

    • A、概念数据模型
    • B、逻辑数据模型
    • C、关系数据模型
    • D、对象数据模型

    正确答案:A

  • 第19题:

    在关于数据挖掘的描述中,正确的是()

    • A、数据挖掘可以支持人们进行决策
    • B、数据挖掘可以对任何数据进行
    • C、数据挖掘与机器学习是统一的
    • D、数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

    正确答案:A

  • 第20题:

    机器学习是一个算法范畴,它将来自统计学、计算机科学和许多其他学科的想法融合在一起,设计算法来()。

    • A、创造数据
    • B、处理数据
    • C、做出预测
    • D、做出决定

    正确答案:B,C,D

  • 第21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22题:

    多选题
    下列哪些算法可用于大数据分析?
    A

    聚类分析

    B

    关联规则

    C

    回归和分类预测

    D

    机器学习


    正确答案: A,C
    解析: 暂无解析

  • 第23题:

    单选题
    ER图用来描述的是()。
    A

    概念数据模型

    B

    逻辑数据模型

    C

    关系数据模型

    D

    对象数据模型


    正确答案: A
    解析: 暂无解析

  • 第24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