如果一个机器学习模型在测试集上获得的 100% 的准确性，是否意味着在新的测试集上也能获得 100% 的准确性。

以下说法正确的是()

1.一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的

2.如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低

3.如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低

4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习

A.1

B.2

C.3

D.1and3

我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()

A.我们随机抽取一些样本,在这些少量样本之上训练

B.我们可以试用在线机器学习算法

C.我们应用PCA算法降维,减少特征数

D.B和C

E.A和B

F.以上所有

图灵测试是图灵于 1950 年提出的一个著名试验，用于测试某机器是否能表现出与人相同或无法区分的智能。一个人（代号 C）使用测试对象都能理解的语言去询问两个他无法看见的对象任意一串问题，对象分别为机器（代号 A）和正常思维的人（代号 B）。如果经过若干询问以后，C 不能分辨 A 与 B 的实质区别，则此机器 A 通过图灵测试。以下哪项如果为真，不能质疑图灵测试的有效性？

A.两个人面对同一台机器，测试结果可能不同；即便是同一个人面对同一台机器，两次测试的结果也会不同

B.即便图灵测试告诉了我们结果，我们还是会用一套人类的标准判断一个机器是否具备智能

C.通过测试的机器并不能感知或者掌握人类的隐藏情绪，比如反语、双关、讽刺和谎言

D.人类的智能要素可以分解为洞察力、逻辑推理能力等方面，而通过测试的机器只具备基于正确逻辑和策略做判断的能力

2013年12月31日甲企业对其拥有的一台机器设备进行减值测试时发现，该资产如果立即出售，则可以获得920万元的价款，发生的处置费用预计为20万元；如果继续使用，则该资产产生的未来现金流量现值为888万元。该资产目前的账面价值是910万元，甲企业在2013年12月31日应该计提的固定资产减值准备是（ ）万元。

A.10

B.20

C.12

D.2

此题为判断题(对，错)。

A.隐狄利克雷分布(LatentDirichletAllocation)

B.潜在语义索引(LatentSemanticIndexing)

C.关键词归一化(KeywordNormalization)

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

2008年12月31日甲企业对其拥有的一台机器设备进行减值测试时发现，该资产如果立即出售，则可以获得1880万元的价款，发生的处置费用预计为40万元；如果继续使用，那么在2008年12月31日的现金流量现值为1800万元。该资产目前的账面价值是1850万元，甲企业在2008年12月31日应该计提的固定资产减值准备为（ ）万元。

A．50

B．40

C．10

D．O