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数据和特征决定了机器学习算法的上线，而模型和算法只是不断逼近这个上限而已。（）

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第1题

与传统的分类机器学习算法相比，深度学习网络不同之处是下面哪些项？

A.深度学习算法对数据预处理没要求

B.不需要人工进行特征工程，深度学习算法本身具有一定的特征提取能力

C.深度学习算法需要的数据量和算力更大，但性能更好

D.深度学习的算法解释性一般比较弱

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第2题

深度学习不同于机器学习，没有非监督类算法。（）
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第3题

机器学习过程中的特征选择，其主要目的是选取合适的数据特征维度进行模型训练，保证模型的准确率。（）
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第4题

有一些决策树学习算法可进行"增量学习"，即在接收到新样本后可对已学得的模型进行调整，而不用完全重新学习。（)
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第5题

所谓神经网络，是指以人脑和神经系统为模型的（）算法。

A.倒档追溯

B.直接搜索

C.机器学习

D.深度优先

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第6题

KNN算法对样本不均衡的数据，判断不够合理，因此引入了加权的方法来改进算法，这使得模型的可解释性和可信度都大大提升（）
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第7题

小数据的复杂算法比大数据的简单算法更有效。（)
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第8题

大数据的简单算法与小数据的复杂算法没有可比性。（)
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第9题

如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。（)
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第10题

当给定新的训练数据时,这些算法重构从先前训练数据学习得到的决策树,或从头开始学习一棵新树（）
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