A、特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程
B、它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限
C、特征工程在机器学习中占有非常重要的作用，一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。
D、特征提取是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。
答案：D
A、特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程
B、它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限
C、特征工程在机器学习中占有非常重要的作用，一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。
D、特征提取是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。
答案：D
A. 图像
B. 视频
C. 语音
D. 文本
解析：主要应用
解析：错误
A. 学习率是网络自己学习得到的
B. 学习率不同场景是相同的
C. 学习率是根据不同场景，人为设定的
D. 学习率不是人为设定的
解析：学习率是根据不同场景，人为设定的
A. 相加关系
B. 相关关系
C. 后面的模型必须建立在前面的模型之上
D. 相互独立
A. Java
B. C
C. Scala
D. Python
解析：Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库
A. 距离度量
B. k值选择
C. 分类决策规则
D. 函数间隔定义
解析：函数间隔定义是支持向量机的要素
A. 特征选择
B. 决策树生成
C. 剪枝
D. 计算信息增益
解析：决策树构造只有特征选择、决策树生成、剪枝三个环节过程
解析：正确
A. 4
B. 1/9
C. －1/4
D. －1/9
解析：解析：选D.∵f′(x)＝－1/x2，∴f′(－3)＝－1/9.
