A、 误差是指学习到的模型在样本上的预测结果与样本的真实结果之间的差
B、 训练误差指的是在新样本上的误差
C、 机器学习的目标是使学得的模型能够很好的适用于新的样本,而不是仅仅在训炼样本上工作的很好
D、 ,从模型训练过程的角度,误差可以被分为训练误差以及泛化误差
答案：B
解析：null#新样本上的误差叫做泛化误差。
A、 误差是指学习到的模型在样本上的预测结果与样本的真实结果之间的差
B、 训练误差指的是在新样本上的误差
C、 机器学习的目标是使学得的模型能够很好的适用于新的样本,而不是仅仅在训炼样本上工作的很好
D、 ,从模型训练过程的角度,误差可以被分为训练误差以及泛化误差
答案：B
解析：null#新样本上的误差叫做泛化误差。
解析：解析:逻辑回归只能用于二分类问题,如果是多分类问题,我们通常使用Softmax函数。Softmax回归是逻辑回归的一般化,适用于K分类的问题。
A. HiAIEngine
B. HiAIFoundation
C. HiAIFramework
D. HiAIService
A. Adam
B. Adagrad
C. SGD
D. Momentum
A. 语音识别和处理技术
B. 图像识别与处理技术
C. 图像生成与增强技术
D. 专家系统与知识图谱技术
A. 累加制
B. 求平均数
C. 投票制
D. 累乘制
A. 张量的拼接逐元毒的相加计算绝对值
B. 逐元素的相加
C. 计算绝对值
D. 实现统计学中的各种分布
A. 线性回归
B. 决策树
C. 逻辑回归
D. 支持向量机
A. 提取图像边缘的信息
B. 增大感受野
C. 防止过拟合
D. 保证输出特征图的尺寸满足要求
解析：解析:网格搜索虽然尝试了穷举搜索所有超参数可能性组合,但准确性高低并不是必然结果,它的准确性取决于所搜索的超参数空间以及评估指标的选择。
