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[多选题]

基于学习方法演化的机器学习分类包括()

A.迁移学习

B.主动学习

C.演化学习

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更多“基于学习方法演化的机器学习分类包括()”相关的问题

第1题

机器学习从学习方法上可以分为()。

A.监督学习

B.无监督学习

C.半监督学习

D.迁移学习

E.主动学习

F.增强学习

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第2题

Zest Finance 具有的优势包括()A.基于大数据技术和机器学习模型,有效降低了风险违约率B.采用

Zest Finance 具有的优势包括()

A.基于大数据技术和机器学习模型,有效降低了风险违约率

B.采用非传统的信用数据,覆盖到了传统信贷信息不完整的人群

C.为绝大多数人群提供信用服务,较好替代了传统征信系统

D.更看重用户的现有信息,增强信用评估广度

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第3题

Spark架构的组件包括哪些?()
A.Spark SQL 在 HDFS 文件上可根据自定义方式进行文件与表的映射关系

B.Spark Streaming 准实时流计算框架,数据可以消费MQ,Kafka等

C.Spark Ml lib基于机器学习算法库,封装了主流的机器学习算法

D.Spark Graph X 进行基于图计算的服务支持

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第4题

典型的机器学习和数据挖掘算法包括()
分类

B、聚类

C、正交

D、回归分析

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第5题

口下列应用领域中主要基于机器学习技术的是()

A.从众多图片中识别出要查找的犯罪分子

B.产品或者服务的销量预测,包括票房预测

C.将图片上的文字识别出来后进行编辑

D.扫描和分析病人CT图片,用于诊断是否患上癌症

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第6题

通过带有标签的数据生成一个函数(模型),将输入映射到合适的输出,例如分类等。该过程属于哪类学习方法?()

A.有监督学习

B.半监督学习

C.无监督学习

D.强化学习

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第7题

客户细分是有效实施客户关系管理的第一步。在具备客户信息完整视图的基础上,可以()根据定的业务规则生成业务标签,用来描述客户的群体特征属性,从而实现对客户群体的科学分类和客户行为的洞察预测,为不同客群的精准营销奠定基础。

A.结合具体业务场景进行分析

B.基于模型或经验规则,输出客户分群结果

C.利用机器学习等技术建立预测模型

D.搭建数据模型

E.利用大数据分析工具,对客户进行数据标签,并通过

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第8题

Zest Finance 具有的优势包括()A.为绝大多数人群提供信用服务,较好替代了传统征信系统B.更看

Zest Finance 具有的优势包括()

A.为绝大多数人群提供信用服务,较好替代了传统征信系统

B.更看重用户的现有信息,增强信用评估广度

C.基于大数据技术和机器学习模型,有效降低了风险违约率

D.交互界面更友好

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第9题

MLLIB是()。

A.是基于R语言的机器学习的算法库

B.是基于Spark的机器学习库

C.是基于MapReduce的机器学习库

D.是基于Mahout的机器学习库

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第10题

“e时代大学生学习指导”课程内容包括()

A.总论,学习资源,学习制度与学习方法

B.总论,学习资源,学习制度与学习工具

C.总论,学习资源,学习内容与学习方法

D.总论,学习课程,学习制度与学习方法

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第11题

()是一种研究不完整、不确定知识和数据的表达、学习、归纳的理论方法,本质属于一种基于符号的机器学习范畴。

A.粗糙集理论

B.ABC成本法

C.模糊综合评判法

D.BP神经网络法

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