单选题

欠拟合(underfitting)更典型的情况是:

A、

模型过于简单,训练与测试都表现差

B、

训练集表现极好但测试很差

C、

只在大模型中发生

D、

只在小模型中发生

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相关试题

单选题 强化学习(Reinforcement learning)的核心要素之一是:

A、

智能体通过奖励信号学习策略

B、

必须有人工标注类别

C、

只能做回归

D、

只能做聚类

单选题 过拟合(overfitting)最贴近的描述是:

A、

模型对训练数据拟合过强,泛化变差

B、

模型训练速度太快

C、

模型参数太少

D、

数据一定是错的

单选题 “人工智能(Artificial intelligence)最常见的定义范畴是

A、

研究使机器表现出类似人类智能的能力的领域

B、

研究生物进化的分支

C、

研究晶体结构的学科

D、

研究货币政策的学科

单选题 回归(regression)任务的输出通常是:

A、连续数值
B、离散类别标签(一定)
C、只能是文本
D、只能是图像

单选题 无监督学习(Unsupervised learning)更典型的任务是:

A、

聚类(clusterin

B、

B. 图像分类的标注训练

C、

带标签回归

D、

强化学习中的策略梯度

单选题 机器学习(Machin learning)通常指:

A、

通过数据学习规律以改进任务性能的方法

B、

只要用到计算机就叫机器学习

C、

仅限于写规则引擎

D、

只指图像处理

单选题 分类(classification)任务的输出通常是:

A、离散类别标签
B、连续数值(一定)
C、物理坐标(一定)
D、随机字符串

单选题 监督学习(Supervised learning)的关键特征是:

A、

使用带标签的数据训练模型

B、

不需要任何数据

C、

只用于聚类

D、

只用于降维