题目内容
（请给出正确答案）
[主观题]
k 近邻方法不需要事先学习分类模型，当需要预测的时候，根据预测样本的特性和已知训练数据集中的数据进行类别的判断。
答案
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A.监督学习有明确的学习目标，而无监督学习没有
B.无监督学习与监督学习相比更加接近人类学习的过程
C.K近邻算法中无需对训练数据进行训练
D.监督学习训练数据的获得，需要专业人士进行标注
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第5题
在机器学习中，如果数据较少，同时采用的模型较复杂，得到的模型在给定的训练集上误差非常小，接近于0，但是在训练集之外的数据上预测效果很差，这种现象称为（）。
A.欠拟合
B.过拟合
C.损失函数
D.经验风险
第8题
在机器学习中，如果数据较少，同时采用的模型较复杂，得到的模型在给定的训练集上误差非常小，接近于0，但是在训练集之外的数据上预测效果很差，这种现象称为（）。
A.欠拟合（under-fitting）
B.过拟合（over-fitting）
C.损失函数（loss function）
D.经验风险（empirical risk）
第9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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