在机器学习中，训练数据用于调整模型参数，而验证数据则用于评估模型的泛化能力。
- A对
- B错
人工智能通识基础 练习题
共 237 道题，以下仅展示题目与选项，供练习与学习使用。
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梯度下降算法的目标是通过最小化损失函数的值，找到模型参数的最优解。
- A对
- B错
机器学习是一种完全依赖于人类设定规则的技术手段，用于从数据中学习规律。
- A对
- B错
线性回归模型适合解决分类任务，比如预测一条评论是正面还是负面的。
- A对
- B错
监督学习不需要标签数据。
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。
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。
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