A、 数据集可分为训练集和测试集,其中测试集用于模型训练,即寻找特征与目标之间的关系。
B、 数据集中的样本指的是每条记录的不同属性,比如姓名,年龄,性别等信息。
C、 数据集的特征指的是每条记录的不同属性,比如姓名,年龄,性别等信息。
D、 有监督学习任务中,数据集的目标列一般不包含标签。
答案：C
A、 数据集可分为训练集和测试集,其中测试集用于模型训练,即寻找特征与目标之间的关系。
B、 数据集中的样本指的是每条记录的不同属性,比如姓名,年龄,性别等信息。
C、 数据集的特征指的是每条记录的不同属性,比如姓名,年龄,性别等信息。
D、 有监督学习任务中,数据集的目标列一般不包含标签。
答案：C
A. 该描述错误批量推理不需要训练操作
B. 该描述错误推理之前要对模型进行训练才可以
C. 该猫述正确推理意味着训练结束
D. 该猫述正确批量推理就是不需要再训练了
解析：解析:批量推理需要对模型进行训练,以便能够对批量数据进行推理。在进行批量推理之前,通常需要先使用已经训练好的模型来进行推理。模型的训练是为了让模型学习到数据的特征和模式,从而能够对新的数据进行准确的推理。批量推理是指对一批数据同时进行推理,以提高推理的效率和速度,但这并不意味着可以在没有训练模型的情况下进行批量推理
A. 内嵌keras
B. 自动求导
C. GPU加速
D. 支持动态图
解析：解析:不,可以导入它(如pythonimport),但是Keras代码不能与PyTorch一起工作,因为它们使用不同的区分方法,并且它们是完全不同的库。唯一的方法是使用PyTorch的API重写模块”。
A. 大数据
B. 数据库
C. 云计算
D. 量子物理
A. TRUE
B. FALSE
A. 模型超参数通常由实践者直接指定
B. 模型超参数只能通过人工直接设定
C. 模型超参数通常根据给定的预测建模问题而调整
D. 模型超参数通常可以使用启发式方法来设置
解析：解析:1、模型超参数常应用于估计模型参数的过程中。2、模型超参数通常由实践者直接指定。3、模型超参数通常可以使用启发式方法来设置。4、模型超参数通常根据给定的预测建模问题而调整
