题目内容

为进行分类模型的训练和性能评价,需要将输入的标注数据划分为 ( )

A. 测试集和采样集
B. 数据的类标和特征
C. 训练集和测试集
D. 预处理数据和非预处理数据

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A. Means的含义是簇中样本的平均值经验主义
B. 在k-Means中,每一个簇用一个中心(质心)向量表示
C. k表示算法生成的簇的数目,不需要用户事先指定
D. 算法的初始化阶段需要给定k个初始的簇中心

A. 网络的输出误差由输出层反向传回至输入层
B. 网络的输入由输入层前向传至隐藏层再至输出层
C. 网络的输出由输出层反向传回至各隐藏层
D. 网络的输出误差由输入层正向传至各隐藏层

A. 图像识别等应用中,能够通过卷积运算等逐层自动提取特征。
B. 是特征提取层(convolution层)、特征映射层(pooling层)、传统神经网络层的组合。
C. 是一种无监督(unsupervised)机器学习模型。
D. 每层由多个二维平面组成,每个平面由多个独立神经元组成。

A. 修复了传统人工神经网络可解释性差的缺点
B. 继承了传统人工神经网络的容错能力、自适应学习能力和并行信息处理能力
C. 一般而言,层次越深则网络的学习能力越强,但同时意味着计算开销越大
D. 可以组合低层特征为抽象的高层特征进行特征学习