第一讲 机器学习简介

第一讲测验

1、多选题:
‍机器学习可以用于哪些情形?‍
选项:
A: 人类无法解释的专业知识
B: 模型需要基于大量数据
C: 当人类专业知识不存在
D: 模型必须定制
答案: 【 人类无法解释的专业知识;
模型需要基于大量数据;
当人类专业知识不存在;
模型必须定制

2、多选题:
‎以下哪些属于监督学习?​
选项:
A: 朴素贝叶斯
B: 支持向量机
C: 聚类
D: 决策树
答案: 【 朴素贝叶斯;
支持向量机;
决策树

3、多选题:
​机器学习的类型有?​
选项:
A: 半监督学习
B: 有监督学习
C: 无监督学习
D: 强化学习
答案: 【 半监督学习;
有监督学习;
无监督学习;
强化学习

4、判断题:
‍有监督学习是分类同时定性的,而无监督学习是先聚类后定性的。‍
选项:
A: 正确
B: 错误
答案: 【 正确

5、判断题:
‌半监督学习没标签数据的数量常常远大于有标签数据的数量。‎
选项:
A: 正确
B: 错误
答案: 【 正确

第二讲 机器学习的评估方法

第二讲测验

1、多选题:
​不平衡问题的领域有?‎
选项:
A: 医学诊断
B: 预测罕见事件
C: 检测欺诈
D: 预测故障/失效
答案: 【 医学诊断;
预测罕见事件;
检测欺诈;
预测故障/失效

2、判断题:
​识别任务中,召回率是被预测为“正面”的测试数据中结果是正确的比例。‍

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