机器学习中的学习是指（ ）。
A: 更好地将输入数据转换为有用的表示
B: 讲数据转换为更有代表性的特征
C: 寻找更好的数据表示的搜索过程
D: 使用机器实现人工算法的自动化
A: 更好地将输入数据转换为有用的表示
B: 讲数据转换为更有代表性的特征
C: 寻找更好的数据表示的搜索过程
D: 使用机器实现人工算法的自动化
举一反三
- 特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。
- 深度学习是机器学习的一个子问题，其主要目的是从数据中自动学习到有效的特征表示。
- 下列关于自动类型转换的说法中，正确的一个是( ) A: int类型数据可以被自动转换为char类型数据 B: char类型数据可以被自动转换为int类型数据 C: long类型数据可以被自动转换为short类型数据 D: oolean类型数据不可以做自动类型转换，但可以做强制转换
- 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
- 下列关于自动类型转换的说法中，正确的是( )。 A: int类型数据可以被自动转换为char类型数据 B: char类型数据可以被自动转换为int类型数据 C: boolean类型数据不可做自动类型转换，但是可以做强制类型转换 D: long类型数据可以被自动转换为short类型数据