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机器学习挑选题,机器学习基础知识挑选题解析

导语:当然能够,我会极力答复你的问题。请提出你的挑选题问题,我会给出答案和解说。机器学习基础知识挑选题解析一、机器学习基本概念1.以下哪个选项不归于机器学习的类型?A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.神经网络答案:D(神经网络是一...

当然能够,我会极力答复你的问题。请提出你的挑选题问题,我会给出答案和解说。

机器学习基础知识挑选题解析

一、机器学习基本概念

1. 以下哪个选项不归于机器学习的类型?

A. 监督学习

B. 无监督学习

C. 强化学习

D. 神经网络

答案:D(神经网络是一种机器学习模型,不归于机器学习的类型)

二、监督学习

2. 在监督学习中,以下哪个算法归于集成学习办法?

A. 决策树

B. 支撑向量机

C. 随机森林

D. K-均值聚类

答案:C(随机森林是一种集成学习办法,经过构建多个决策树并归纳它们的猜测效果来进步模型的功能)

三、无监督学习

3. 以下哪个算法归于聚类算法?

A. K-均值聚类

B. 决策树

C. 支撑向量机

D. 线性回归

答案:A(K-均值聚类是一种常用的聚类算法,经过将数据点划分为K个簇来发现数据中的形式)

四、强化学习

4. 在强化学习中,以下哪个概念表明智能体在某个状况下采纳某个动作的希望报答?

A. 状况值

B. 动作值

C. 状况-动作值

D. 战略

答案:C(状况-动作值表明智能体在某个状况下采纳某个动作的希望报答,是强化学习中的中心概念)

五、特征工程

5. 以下哪个办法能够用于特征挑选?

A. 主成分剖析(PCA)

B. 决策树

C. 支撑向量机

D. 线性回归

答案:A(主成分剖析(PCA)是一种常用的特征挑选办法,经过降维来进步模型的功能)

六、模型评价

6. 在模型评价中,以下哪个目标用于衡量分类模型的功能?

A. 准确率

B. 召回率

C. F1 分数

D. 均方差错

答案:A、B、C(准确率、召回率和 F1 分数都是用于衡量分类模型功能的目标,而均方差错是用于衡量回归模型功能的目标)

七、深度学习

7. 以下哪个网络结构归于卷积神经网络(CNN)?

A. 循环神经网络(RNN)

B. 长短期回忆网络(LSTM)

C. 卷积神经网络(CNN)

D. 生成对立网络(GAN)

答案:C(卷积神经网络(CNN)是一种用于图画识别、图画分类等使命的深度学习网络结构)

经过以上解析,信任读者对机器学习基础知识的挑选题有了更深化的了解。在学习和使用机器学习的过程中,不断稳固基础知识,进步解题才能,将有助于咱们在人工智能范畴获得更好的效果。

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