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[主观题]

Kaggle 是运用数据进行预测建模与机器学习的平台,主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。

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第1题

机器学习的目的在于对某件事情进行预测或判定,学习的方法在于使用算法来进行解析,学习的对象在于数据。
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第2题

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3题

有监督的机器学习可以分成与数据预处理,学习、模型评价和()四个阶段
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第4题

UCI机器学习库是一个最著名的数据存储库,存储着与机器学习存储库相关的数据集,像Iris和泰坦尼克这样的流行数据集到最近的贡献,比如空气质量和GPS轨迹。存储库包含超过350个与域名类似的数据集(分类/回归)。
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第5题

人工智能和机器学习有很多交集。深度学习就是横跨ML和AI的一个典型例子。深度学习的典型应用是:用数据训练模型,然后让模型作出预测。
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第6题

以下关于机器学习应用到新零售的说法中正确的是()

A.机器学习可以应用于消费者行为分析、会员管理、商品推荐。

B.机器学习可以应用于获取商业竞争对手的商业机密。

C.机器学习可以分析消费者隐私并将其转卖给商业公司。

D.机器学习技术可以获取到用户的隐私数据。

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第7题

人工智能、数据科学,机器学习三者之间有怎样的联系?
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第8题

下面哪几种机器学习的分类,完全不需要人工标注数据?()

A.无监督学习

B.强化学习

C.监督学习

D.半监督学习

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第9题

下面哪一种机器学习方法没有利用标注数据()。

A.监督学习

B.半监督学习

C.回归分析

D.无监督学习

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第10题

模拟(计算)范式是采用数据挖掘、机器学习等方法来分析相关数据,并发现其中的相关知识和规律。()
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