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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

学习率对机器学习模型结果会产生影响,通常我希望学习率()。

A.越小越好

B.越大越好

C.较小而迭代次数较多

D.较大而迭代次数较小

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第1题
机器学习的主旨是让计算机去模拟或实现人类的学习行为,是人工智能的核心。机器学习虽然可以在大数据训练中学到正确的工作方法,但它也很容易受到恶意干扰。通常攻击者是通过输入恶意数据来“欺骗”机器学习模型,导致其出现严重故障。近日,“Data61”机器学习小组研发出了一种机器学习的新算法。这种新算法通过类似疫苗接种的思路,帮助机器学习“修炼”出抗干扰能力。这是针对机器学习模型打造的防干扰训练,譬如,在图片识别领域,该算法能够对图片集合进行微小的修改或使其失真,激发出机器学习模型的抗干扰能力,并形成相关的自我抗干扰训练模型。这段文字意在说明:()

A.干扰机器识别图像的新方法

B.新算法助机器学习抵抗干扰

C.机器学习是人工智能的核心

D.机器学习大数据训练的方法

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第2题
机器学习分类模型评估指标有()。

A.运行效率

B.精确率

C.召回率

D.准确度

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第3题
关于神经网络的相关概念,哪个说法是正确的()?

A.对激活函数的输出结果进行范围限定,有助于梯度平稳下降,而ReLU输出范围无限的函数会导致梯度消失问题

B.ReLU函数中所有负值均被截断为结果0,从而导致特征丢失,可适当调高学习率避免此类情况

C.RMSProp学习率调整策略引入累积梯度的概念,从而解决学习率过早趋向于0而结束训练

D.随机梯度下降(SGD)每次更新只随机取一个样本,按照固定学习率计算梯度,所以速度较快

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第4题
以下对模型性能提高有帮助的是()。

A.数据预处理

B.特征工程

C.机器学习算法

D.模型集成

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第5题
下面关于机器学习的理解正确的是()。

A.非监督学习的样本数据是要求带标签的

B.监督学习和非监督学习的区别在于是否要求样本数据带标签

C.强化学习以输入数据作为对模型的反馈

D.卷积神经网络一般用于图像处理等局部特征相关的数据

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第6题
我们想要训练一个ML模型,样本数量有100万个,特征维度是5000,面对如此大数据,如何有效地训练模型()。

A.对训练集随机采样,在随机采样的数据上建立模型

B.尝试使用在线机器学习算法

C.使用PCA算法减少特征维度

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第7题
机器学习的三要素为()①数据②算法③模型④策略

A.①③

B.②③④

C.①②④

D.①②③④

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第8题
基于机器学习算法等人工智能模型具备“黑匣子”特点,机器学习算法(尤其是神经网络)得到的状态评价模型可解释性强,容易推广。()
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第9题
Spark支持的计算模型有()。

A.批处理;

B.实时计算;

C.机器学习模型;

D.交互式查询;

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第10题
机器学习模型经常使用Dropout层构造全连接网络。()
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第11题
在刘建华的五纬度评估模型中,“评估受训者对培训的主观感受和看法”是评估受训者的()。

A.反应

B.行为

C.学习

D.结果

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