更多“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（）”相关的问题
第1题
以下选项中,机器学习算法真正用来“学习”的数据是（）
点击查看答案
第2题
在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，然后再训练学习器。特征选择是从给定的特征集合中选择出无关特征子集的过程。（)
点击查看答案
第4题
神经网络主要通过两种学习算法进行训练，即无师学习算法和()
点击查看答案
第5题
算法模型看起来像一棵倒立的树，数据沿着树根输入，再从叶子节点输出，中间的分支要根据不同特征的信息进行判断，决定该向左走还是向右走，这种算法称为（)。
点击查看答案
第6题
到2000年前后，机器学习开始流行的原因如下：___。
A.高效率的机器学习训练算法
B.神经网络的商业应用
C.机器人棋手战胜了象棋冠军
D.行业数据开始指数级的增长
点击查看答案
第7题
关于策略作用的自我评价实验表明，影响儿童将习得的策略应用于新情境并促进新的学习的重要条件是( )
A.儿童对所学习的策略的效用的意识程度
B.训练中儿童是否感到有趣
C.练习的时间和数量
D.儿童学习动机是否强烈。
点击查看答案
第8题
有一些决策树学习算法可进行"增量学习"，即在接收到新样本后可对已学得的模型进行调整，而不用完全重新学习。（)
点击查看答案
第9题
可以通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。（)
点击查看答案
第10题
机器学习与数据挖掘中的十大经典算法包括（)。
A.K-Means算法
B.最大期望(EM)算法
C.CART:分类与回归树
D.冒泡排序法
点击查看答案
题目内容
（请给出正确答案）
答案
请输入或粘贴题目内容
搜题
拍照、语音搜题，请扫码下载APP
