题目内容
（请给出正确答案）
[判断题]
数据集是你构建机器学习模型历程中的起点。简单来说，数据集本质上是一个M×N矩阵，其中M代表列（特征），N代表行（样本）（）
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A.训练集
B.测试集
C.训练集和测试集
D.以上答案都不对
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第2题
SparkSession在Spark中的作用是（）
A.可以做特征变换和机器学习模型的抽象
B.统一封装了SparkConf、SparkContext、SQLContext，是Spark的唯一入口
C.构建机器学习工作流的容器
D.可以用来拟合和训练数据的机器学习算法的抽象
第6题
SparkSession在Spark中有什么用（）
A.可以做特征变换和机器学习模型的抽象
B.统一封装了SparkConf、SparkContext、SQLContext，是Spark的唯一入口
C.构建机器学习工作流的容器
D.可以用来拟合和训练数据的机器学习算法的抽象
第9题
下列关于深度学习的描述正确的是（）
A.深度学习不是机器学习的一个分支领域
B.深度学习是基于浅层神经网络进行学习
C.深度学习的“深度”是指超过一层的神经网络
D.深度学习就是构建一个具有单层隐层的人工神经网络模型，通过提供海量数据对机器进行训练，得到具有代表性的特征信息
第10题
当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现，而对于验证或是实际数据表现较差，此类现象我们称之为。通过代表性不足的数据训练出来的机器模型对于验证或是实际数据表现较差，我们称这种现象为
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第11题
当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现，而对于验证或是实际数据表现较差，此类现象我们称之为（）。通过代表性不足的数据训练出来的机器模型对于验证或是实际数据表现较差，我们称这种现象为（）。
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