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[判断题]

分类器趋向于过分拟合训练集数据：即在学习期间，它可能包含了训练数据中的某些特定的异常，这些异常不在一般数据集中出现。（)

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发布时间：2021-12-27

更多“分类器趋向于过分拟合训练集数据：即在学习期间，它可能包含了训练数据中的某些特定的异常，这些异常不在一般数据集中出现。()”相关的问题

第1题

训练模型过程中用到的数据，一般用来学习得到模型的权重的是（)。

A.训练集

B.验证集

C.测试集

D.模拟集

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第2题

当给定新的训练数据时,这些算法重构从先前训练数据学习得到的决策树,或从头开始学习一棵新树（）

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第3题

以下选项中,机器学习算法真正用来“学习”的数据是（）

A.验证集

B.训练集

C.测试集

D.超参数集

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第4题

保护对应一台IED设备可接收多个GOOSE发送数据集，这些数据集包含了保护所需的所有信息（)

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第5题

人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。（)

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第6题

（)指既不能建模训练数据也不能推广到新数据的模型。

A.过度拟合

B.拟合不足

C.良好拟合

D.以上均不是

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第7题

数据污染产生的原因可能包括（)、（)、（)、（)等。

A.训练数据集规模过小

B.多样性或代表性不足

C.数据集标注质量过低

D.异构化严重

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第8题

如果训练数据不是线性可分离的，以下哪种学习算法将返回分类器？（)

A.HardmarginSVM

B.SoftmarginSVM

C.Perceptron

D.Naïvebayes

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第9题

ImageNet数据集包含了()幅图片。

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第10题

智能机器不容易做迁移学习的原因是：（)

A.具体问题建模是固定的

B.训练数据集是特定领域的

C.智能机器并不聪明

D.迁移需要的费用太高

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