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提问人：网友sulynn 发布时间：2022-07-04
[多选题]

当在文本数据中创建一个机器学习模型时，你创建了一个输入数据为100K的文献检索词矩阵（document－termmatrix)。下列哪些纠正方法可以用来减少数据的维度（)

A.隐狄利克雷分布(LatentDirichletAllocation)

B.潜在语义索引(LatentSemanticIndexing)

C.关键词归一化(KeywordNormalization)

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更多“当在文本数据中创建一个机器学习模型时，你创建了一个输入数据为100K的文献检索词矩阵（document－termmatrix)。下列哪些纠正方法可以用来减少数据的维度（)”相关的问题
第1题
神经网络模型是数据挖据中常见的一种模仿人类思维方式的机器学习算法模型，在用于预测分析时，先需要通过一个较小规模的“样本”数据“学习”出输入与输出之间可能存在的某种关系模式，从而建立预测模型。类似这种机器学习算法，又被称为_________，其中用到的“样本”数据一般被称为_______。

A.无监督学习 训练数据

B.监督学习 测试数据

C.监督学习 训练数据

D.无监督学习 测试数据

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第2题
关于人工智能和机器学习，下面描述中错误的是______。

A.人工智能等价于机器学习

B.机器学习的主要研究内容，就是如何从数据中学习和产生模型

C.从数据中产生模型的算法，称为学习算法

D.人工智能的发展经历了逻辑推理、专家系统、和机器学习三个阶段

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第3题
机器学习和数据科学间是存在交集的。例如，逻辑回归可以用来研究关系，也可以用来做预测。我们可以将数据科学和机器学习想象成一个“谱”，较容易解释的模型更靠近数据科学一侧，“黑箱”模型则更靠近机器学习一侧。
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第4题
根据是否需要标注数据，机器学习方法可以分为有监督学习和无监督学习。监督学习中的训练集用于（)

A.定量评价机器学习性能

B.估算模型

C.验证模型

D.定性评价机器学习性能

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第5题
机器学习项目是一个不断验证求解的过程，机器学习模型时间长了以后要重新训练，因为数据发生了变化（)
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第6题
人工智能和机器学习有很多交集。深度学习就是横跨ML和AI的一个典型例子。深度学习的典型应用是：用数据训练模型，然后让模型作出预测。
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第7题
下面有关机器学习的认识是错误的？

A.机器学习可以在一定程度上模仿人的学习，并能增强人的决策能力。

B.机器学习算法很多，后期出现的算法比早期出现的算法性能好。

C.深度学习是机器学习的一类高级算法，可以处理图像、声音和文本等复杂的数据。

D.高质量的数据、算力和算法对一个机器学习项目是必不可少的。

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第8题
当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现，而对于验证或是实际数据表现较差，此类现象我们称之为（）。通过代表性不足的数据训练出来的机器模型对于验证或是实际数据表现较差，我们称这种现象为（）。
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第9题
基于文本创建面要素，下列说法正确的是（）

A.可以直接基于文本创建面要素。

B.文本转换为点后，直接可以创建面要素。

C.一个文本可以创建多个面要素。

D.以上说法均正确。

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第10题
【填空题】机器学习使用算法分析数据，从中学习并自动归纳总结成模型，最后使用模型做出推断或预测。与传统的编程语言不同，使用大量的数据送给机器学习，这个过程叫做（）。
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第11题
谈谈你对数据挖掘和机器学习的认识
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