机器学习就是让计算机从数据中自动学习规律，而不需要人工编写所有规则。
人工智能通识基础 练习题
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以下关于半监督学习的说法正确的有（ ）
- A结合了少量标签数据和大量无标签数据
- B可以降低标注成本
- C完全不需要标签数据
- D只用标签数据训练
过拟合的模型在训练数据上表现很好。
无监督学习可以发现数据中的隐藏模式。
欠拟合可以通过增加模型复杂度来缓解。
分类任务的输出是连续数值。
损失函数值越小，模型通常越好。
测试集可以用来调整模型参数。
K均值聚类是一种监督学习算法。
梯度下降只能用于线性模型。
KNN算法在预测时需要用到训练数据。
强化学习中的智能体通过与环境交互获得奖励来学习。
数据预处理是机器学习中可有可无的步骤。
决策树只能处理二分类问题。
交叉验证可以完全替代测试集。
模型的泛化能力越强，在新数据上的表现就越好。
增加训练数据一定能使模型效果更好。
逻辑回归只能解决二分类问题。
特征工程对机器学习模型的效果影响很大。
所有机器学习算法都需要使用梯度下降来训练。
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