大数据为机器学习提供了以下哪些优势?()
A.丰富的训练样本
B.更好的模型泛化能力
C.更高的算法性能
D.更快的训练速度
A.丰富的训练样本
B.更好的模型泛化能力
C.更高的算法性能
D.更快的训练速度
第1题
A.Pandas是Python用于数据分析的重要模块
B.Pandas模块包含了多种神经网络算法
C.Numpy模块提供了对数组的高性能处理功能
D.SciKit-Learn(sk learn) 模块包含了多种机器学习算法
第2题
A.机器学习模型的精准度越高,则模型的性能越好
B.增加模型的复杂度,总能减小测试样本误差
C.增加模型的复杂度,总能减小训练样本误差
D.机器学习模型的精准度越低,则模型的性能越好
第4题
A.信息源丰富、知识量大。有利于环境的创设
B.有利于提高学生的主动性、积极性
C.助力个别化教学,有利于因材施教
D.通过互助互动,有利于培养协作式学习能力
第5题
A.是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科
B.研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能
C.机器学习强调三个关键词:算法、模型、训练
D.基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一
第7题
A.云计算大数据能力
B.技术专家能力
C.算法优化能力
D.产品交付能力
第8题
A.区块链使人变得更诚信了
B.区块链有利于组织更好的管理
C.区块链基于算法与机器,不受人的意识的影响
D.区块链更为复杂
第9题
A.大数据和云计算是相同概念的两个表述、二者是相辅相成的
B.云计算是提供了大数据处理所需要的计算能力
C.二者的研究目的不同、大数据的目的是充分挖掘海量数据中的信息;云计算的目的是通过互联网更好的调用、扩展和管理及存储方面的资源和能力
D.大数据技术对社会的价值比云计算更大
第10题
A.在教育领域中,大数据的应用主要有教育数据挖掘和学习分析两大方向
B.在ECD的概念性评价框架中,最为核心的是教师模型、证据模型、任务模型
C.大数据使评价内容更加丰富多元,不再仅仅注重学生的学习成绩,而更加关注身心健康、学业进步、个性技能、成长体验等方面
D.通过分析挖掘学生学习的全过程数据,可为学生的自我发展、教师的教学反思、学校的质量提升等提供基于数据的实证分析支持