下列关于范数规则化的描述正确的有（   ）。

试卷相关题目

• 1影响Apriori算法的计算复杂度的有（   ）。

  A.支持度阈值

  B.项数（维度）

  C.事务数

  D.事务平均宽度

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• 2下列关于非频繁模式的说法正确的有（ ）。

  A.其支持度小于阈值

  B.都是不让人感兴趣的

  C.包含负模式和负相关模式

  D.对异常数据项敏感

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• 3下列属于小波去噪步骤的有（ ）。

  A.对图像信号进行小波分解

  B.对经过层次分解后的高频系数进行阈值量化

  C.利用二维小波重构图像信号

  D.通过长波实现噪声消除

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• 4图像噪声一般可分为（ ）。

  A.加性噪声

  B.乘性噪声

  C.量化噪声

  D.非量化噪声

  E."

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• 5图像分割方法主要可以分为（ ）。

  A.基于阈值的分割方法

  B.基于区域的分割方法

  C.基于边缘的分割方法

  D.基于特定理论的分割方法

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• 6机器学习的三个关键组成要素包含（ ）。

  A.任务T

  B.性能指标P

  C.目标函数V

  D.经验来源E

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• 7下列对模型性能提高有帮助的有（ ）。

  A.数据预处理

  B.特征工程

  C.机器学习算法

  D.模型集成

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• 8假设目标遍历的类别非常不平衡，即主要类别占据了训练数据的99%,假设现在模型在训练集上表现为99%的准确度，那么下列说法正确的有（   ）。

  A.准确度并不适合衡量不平衡类别问题

  B.准确度适合衡量不平衡类别问题

  C.精确度和召回率适合于衡量不平衡类别问题

  D.精确度和召回率不适合衡量不平衡类别问题

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• 9如果想要训练一个ML模型，样本数量为100万个，特征维度为5000个，面对如此大数据，那么有效地训练模型可以采取的措施有（  ）。

  A.对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型

  B.尝试使用在线机器学习算法

  C.使用PCA算法减少特征维度

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• 10下列关于机器学习的理解正确的有（   ）。

  A.非监督学习的样本数据是要求带标签的

  B.监督学习和非监督学习的区别在于是否要求样本数据带标签

  C.强化学习以输入数据作为对模型的反馈

  D.卷积神经网络一般用于图像处理等局部特征相关的数据

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