题目内容

输入图像已被转换为大小为 28×28 的矩阵和大小为 7×7 的步幅为 1 的核心/滤波器。卷积矩阵的大小是多少(____)

A. 22 × 22
B. 21 × 21
C. 28 × 28
D. 7 × 7

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对于图像识别问题,哪种神经网络模型更有效(____)

A. 多层感知器
B. 卷积神经网络
C. 循环神经网络
D. 感知器

如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型,下列哪种做法是正确的(_____)

A. 增加树的深度
B. 增加学习率
C. 减小树的深度
D. 减少树的数量

我们想要训练一个机器学习模型,样本数量有100万个,特征维度是5000,面对如此大数据,如何有效地训练模型(____)

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
D. 以上都不对

下列说法不正确的是(_____)

A. 分类和回归属于有监督学习
B. 聚类属于无监督学习
C. 监督学习和无监督学习的区别在于监督学习的数据中,每一个数据样本都包含一个准确的输出值
D. 有监督学习和无监督学习过程中使用的训练样本都没有标记信息

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