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机器学习模型是通过某种机器学习算法进行训练和学习得到的。
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机器学习模型是通过某种机器学习算法进行训练和学习得到的。
正确答案：正确
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机器
算法
模型
时间：2024-04-17 10:42:12
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机器学习模型的目标是使模型预测越准确越好。
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机器学习可以通过分析数据特征来预测未知数据的答案。
相关答案
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电子商务中的智能推荐是机器学习的一个成熟应用。
2.
智能推荐是通过分析用户浏览数据来为用户量身推荐产品或服务。
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机器学习可以完全替代传统的编程思维来编写程序自动判断橘子甜不甜。
4.
机器学习模式是从已知的数据和答案中找到满足这种答案的数据背后的某种规则，根据规则对未知数据预测答案。
5.
训练集/测试集可能是文本、语音、图像等。
6.
机器学习过程的目标是模型预测越准确越好。
7.
机器学习在电子商务中的智能推荐、网络平台的内容审查、专家系统、智能机器人等方面有广泛的应用。
8.
机器学习的算法有很多。
9.
所有的回归算法和分类算法都属于有监督学习。
10.
所有的聚类算法都属于无监督学习。
热门答案
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监督式学习是通过有标记的训练样本去学习得到一个最优模型，再对未知数据进行预测和分类。
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无监督式学习是通过从未标记的训练样本学习，归纳训练样本存在的潜在规律从而得出结论。
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半监督学习是有监督和无监督学习相结合，训练数据包含有标记样本和无标记样本。
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强化学习是从以往经验中去不断学习来获取知识，不需要大量已标记的确定标签，只需要一个评价行为好坏的奖惩机制进行反馈。
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在英语课堂上学习新单词的时候，老师会给我们相应的对与否的反馈，这就是有监督学习。
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我们在家自学英语单词，只能自己看音节、听发音，自己找其中的规律，这就是无监督学习。
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分类是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习方法。
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聚类算法是要自己想办法把一批样本分开，分成多个类，保证每一个类中的样本之间是相似的，而不同类的样本之间是不同的。
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在有监督学习中，我们会在训练数据集上建立模型，之后会把这个模型用于之前从未见过的数据中，这个过程称为模型的泛化。
10.
如果模型过于简单，连训练数据集的特点都不能完全考虑到的话，那么这样的模型在训练数据集和测试数据集的得分都会非常差，这个时候我们说模型出现了欠拟合。