410.以下关于机器学习算法与传统基于规则方法的区别中正确的是?

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

A. 数据仅仅指excel中的表格数据

B. 数据的质量与模型的好坏无关

C. 对数据不需要预处理就可以直接输入模型

D. 数据的质量很重要,很大程度上决定模型的结果

A. 一阶张量可以理解成一个向量

B. MindSpore中最基础的数据结构是张量

C. 张量就是数据矩阵

D. 张量是基于向量和矩阵的推广

A. HiAIEngine

B. HiAIFoundation

C. HiAIFramework

D. HiAIService

A. 线性回归中误差受到众多因素独立影响,根据中心极限定律,误差服从正态分布。

B. 多元线性回归分析出来的一定是高维空间中的一条直线。

C. 由于算法复杂度,线性回归无法使用梯度下降的方法求出当损失函数达到最小的时候的权重参数。

D. 根据正态分布函数与最大似然估计,可以求出线性回归的损失函数。

A. 人流统计方案

B. 基于知识图谱的政策查询方案

C. 车辆识别方案

D. 入侵识别方案

A. Softmax函数的本质就是将一个K维的任意实数向量压缩(映射)成另一个K维的实数向量,其中向量中的每个元素取值都介于(0,1)之间。

B. Softmax为多类问题中的每个分类分配了概率值,这些概率值加起来不一定等于1。

C. Softmax回归是逻辑回归的一般化,适用于二分类的问题。

D. 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。