233.关于循环神经网络以下说法错误的是?
A. 循环神经网络可以根据时间轴展开
B. LSTM无法解决梯度消失的问题
C. LSTM也是一种循环神经网络
D. 循环神经网络可以简写为RNN
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1、以下关于数据集的描述中,哪些选项是正确的?多
A. 数据集一般由多个维度构成,任一维度反映样本在某方面的表现或性质的事项或属性,被称为特征。
B. 从机器学习流程角度看,验证集和测试集本质上是一样的。
C. 学得模型后,使用其进行预测的过程称为测试,使用的数据集称为测试集,每个样本称为测试样本。
D. 一般会将数据集分为训练集、验证集和测试集。
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1、以下关于回归模型调试与应用的描述中,错的是哪一项?单
A. 如果出现过拟合,可以使用带有正则项的LASSO回归或者Ridge回归,并调节超参数。
B. 当训练完成之后,需要使用测试集进行测试,确保模型的泛化能力。
C. 如果出现欠拟合,可以使用更加复杂的回归模型,比如逻辑回归。
D. 如果最后的模型效果不好,也需要注意使用数据清理与特征工程。
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1、k—折交叉验证中,k一般大于等于2,实际操作时一般从3开始取,只有在原始数据集合数据量小的时候才会尝试取2。
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25.华为云提供的一句话识别服务可以支持以下哪些文件格式?
A. aac
B. txt
C. wav
D. mp3
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1、数据集扩充也可以有效的避免过拟合问题的出现,以下哪项关于数据集扩充的说法是正确的?(单)
A. 数据集越大过拟合概率越小
B. 数据集越大过拟合概率越大
C. 数据集越小过拟合概率小
D. 数据集增大或减少过拟合概率均会越小
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326.当编译模型时用了以下代码,model.compile(optimizer='Adam',loss='categorical(crossentropy',metrics=[tf.keras.metrics.accuracy]),在使用evaluate方法评估模型时,会输出以下哪些指标?
A. categoricalⱣⱤaccuracy
B. accuracy
C. categoricalⱣⱤloss
D. loss
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1、机器学习是深度学习的一部分。人工智能也是深度学习的一部分。
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240.传统机器学习和深度学习是人工智能核心技术,在工程流程上略有差别,以下步骤在深度学习中不需要做的是
A. 模型评估
B. 特征工程
C. 数据清洗
D. 模型构建
解析：解析:而在深度学习中,模型通常可以自动从原始数据中学习特征,因此特征工程的需求相对。
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1、以下关于KNN算法的描述中,哪一项是错误的?单
A. KNN算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。
B. KNN比较适合使用在样本数量比较大的数据集中。
C. 如果一个样本在特征空间中的k个最邻近的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。
D. KNN是非参数方法,常用在决策边界非常不规则的数据集中。
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