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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

在机器学习中，学得的模型适用于新样本的能力，称为（）

A.泛化能力

B.分析能力

C.训练能力

D.验证能力

答案

A、泛化能力

发布时间：2023-03-02

更多“在机器学习中，学得的模型适用于新样本的能力，称为（）”相关的问题

第1题

下列关于机器学习的说法，正确的有（）。①K-Means聚类是无监督学习的典型代表；②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；③机器学习学得模型适用于新样本的能力，称为“泛化”能力；④在数学公理系统中，基于一组公理和推导规则推导出与之相恰的定理，属于归纳的过程

A.①②③

B.①②④

C.②③④

D.①②③④

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第2题

在机器学习算法中，支持向量机的支持向量是指（）。

A.样本数据

B.模型参数

C.距超平面最近的样本点

D.距超平面最远的样本点

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第3题

机器学习中，下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题？（）

A.增加样本数量

B.增加模型复杂度

C.去除噪声

D.正则化

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第4题

我们想要训练一个ML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

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第5题

假如我们建立一个60000个特征，1000万数据集的机器学习模型，我们怎么有效的应对这样的大规模数据的训练（）。

A.对样本进行抽样，在经过抽样的样本上训练

B.应用PCA算法降维，减少特征数量

C.根据重要性对特征进行筛选

D.以上所有

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第6题

以下哪个是机器学习应用于气象面临的挑战（）

A.模型的可解释性

B.物理一致性

C.数据的复杂与确定性

D.缺少标记样本以及庞大的计算需求支持

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第7题

下面关于机器学习的理解正确的是（）。

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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第8题

Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，将Job中间输出结果可以保存在（）中，从而不再需要读写HDFS。因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map Reduce的算法。

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第9题

关于性能比较和模型选择，下列说法正确的是（)。

A.模型的选择可以使用直接选取相应评估方法在相应度量下比较大小的方法

B.测试性能等于网络的泛化性能

C.相同的参数的机器学习算法在同一测试集下多次运行结果相同

D.测试性能随着测试集的变化而变化

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第10题

深度学习中，以下哪些方法可以降低模型过拟合？（）

A.增加更多的样本

B.Dropout

C.增大模型复杂度，提高在训练集上的效果

D.增加参数惩罚

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第11题

在阿里云可视化机器学习开发环境PAIStudio中，其提供的传统机器学习组件包括以下哪些（）。

A.二分类

B.多分类

C.模型评估

D.回归

E.Keras

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