第五章单元测试
- 监督学习是一种机器学习方法，其特点是（ ）
- 深度学习在神经网络中使用了多层的隐藏层，其优点是（ ）
- 使用深度学习进行图像分类时，以下哪个模型是最常用的（ ）
- 强化学习的目标是（ ）
- 迁移学习的关键思想是（ ）
- 深度学习在自然语言处理（NLP）中的应用包括（ ）
- 监督学习的典型算法包括（ ）
- 强化学习中的“奖励”用来（ ）
- 在深度学习中，反向传播用于（ ）
- 迁移学习的一个主要挑战是（ ）
A:仅可用于分类问题 B:无需标注数据 C:仅可用于回归问题 D:需要有标注的训练数据
答案:需要有标注的训练数据
A:降低了模型的复杂度和学习能力 B:提高了模型的泛化能力 C:加快了模型的训练速度 D:提高了模型的复杂度和学习能力
A:决策树 B:卷积神经网络（CNN） C:支持向量机（SVM） D:循环神经网络（RNN）
A:构建精确的分类器 B:实现自主学习的机器 C:预测未来事件的概率 D:寻找最佳策略以获得最大回报
A:将样本从一个分类转移到另一个分类 B:通过特定策略提高深度神经网络的效果 C:在不同领域之间共享知识和经验 D:针对大规模数据进行特征选择
A:数据可视化 B:机器翻译 C:图像分割 D:人脸识别
A:支持向量机 B:遗传算法 C:K均值聚类 D:主成分分析（PCA）
A:表示对模型的评估和度量 B:用于初始化模型参数 C:表示模型的准确率 D:指导模型的学习和调整
A:更新模型的权重和偏差 B:预测未来事件的概率 C:寻找最佳策略以获得最大回报 D:提升模型的泛化能力
A:缺乏可靠的标签数据 B:训练样本过少 C:不同领域之间的数据不匹配问题 D:网络架构复杂度
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