机器学习是数据挖掘中的一种重要工具。数据挖掘不仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法，还要通过许多（ ）技术解决数据仓储、大规模数据、数据噪声等实践问题。
A: 深度学习
B: 神经网络
C: 非机器学习
D: 机器人
A: 深度学习
B: 神经网络
C: 非机器学习
D: 机器人
C
举一反三
- 人工智能相关学科的诞生顺序是： A: 统计学-人工智能-机器学习-数据挖掘 B: 统计学-机器学习-人工智能-数据挖掘 C: 统计学-机器学习-数据挖掘-人工智能 D: 机器学习-统计学-数据挖掘-人工智能
- 决策树方法可以称为一种数据挖掘技术，也可以称为一种机器学习技术，所以数据挖掘和机器学习是一样的。
- 主流的大数据分析和挖掘技术，主要包括（）。 A: 数据挖掘 B: 机器学习 C: 深度学习 D: 数据可视化
- 机器学习与数据挖掘之间的关系和区别为（）（多选题） A: 数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。 B: 数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。 C: 机器学习偏理论，数据挖掘偏应用。 D: 两者是相互独立的两种数据处理技术。
- 机器学习的一个最新研究领域是（ ）。 A: 数据挖掘 B: 神经网络 C: 类比学习 D: 自主学习
内容
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（）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。 A: 人工智能 B: 深度学习 C: 人工神经网络
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机器学习的一个最新研究领域是: A: 数据挖掘 B: 神经网络 C: 类比学习 D: 自学习
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自然语言处理=数据挖掘+机器学习。
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深度学习(DL)是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法
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下面关于机器学习和数据挖掘的描述错误的是：（ ） A: 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 B: 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 C: 数据挖掘可以视为机器学习与数据库的交叉 D: 数据挖掘是机器学习的底层技术