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[判断题]

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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更多“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。()”相关的问题

第1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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第2题

有监督学习和无监督学习相比的一个区别在于，有监督学习需要A数据进行标识，无监督学习不用。（）
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第3题

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4题

根据《中华人民共和国教师法》的规定，教师有对学生进行管理、指导学生学习发展的权利，因此，为更好地促进学生的学习，教师可采取一些必要的强制性惩罚措施，对一些学生进行特殊管理（）
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第5题

在建立预测模型的时候，监督式学习需要建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断地调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率（）
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第6题

机器学习最重要的任务是根据一些已观察到的证据来对感兴趣的位置变量进行估计和推测。（)
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第7题

数据价值挖掘常用的算法有聚类、分类、时间序列、决策树、关联规则等，模型有预测型模型、描述型模型等。（)
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第8题

如果将安全防御与大数据技术结合起来，以下哪些说法是正确的？（)

A.在学习过程中，应该从采集样本开始，分析出其特性再进行机器学习

B.机器学习仅仅是对大量的样本进行统计，方便安全管理员进行查看

C.在检测过程中，针对未知样本需要将其特性进行提取计算出相应模型为后续进行静态比对提供样本

D.安全源数据可以来自很多地方，包括数据流、报文、威胁事件、日志等

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第9题

已有学生卡的客户参加工作后可对学生卡进行额度调整。（)
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第10题

决策树学习的目的是为了产生一颗泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树。（)
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