关于机器学习模型中的数据,以下说法正确的是( )。
A: 数据越多越好
B: 数据只要质量好,越少越好
C: 数据的数量和质量都很重要
D: 模型选择最重要,数据影响不大
A: 数据越多越好
B: 数据只要质量好,越少越好
C: 数据的数量和质量都很重要
D: 模型选择最重要,数据影响不大
举一反三
- 数据越多，决策的质量一定会越好。
- 在关于数据挖掘的描述中，正确的是（） A: 数据挖掘可以支持人们进行决策 B: 数据挖掘可以对任何数据进行 C: 数据挖掘与机器学习是统一的 D: 数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大
- 关于训练样本的描述中，正确的说法是哪个？ A: 如果模型性能不佳，可增加样本多样性进行优化 B: 增加数据可以减少模型方差 C: 样本越多，模型训练越快，性能越好 D: 样本越少，模型的方差越大
- 以下哪些不是机器学习的过程（）? A: 模型选择 B: 数据集划分 C: 深度学习 D: 数据清洗 E: 集成学习 F: 模型建立
- 头脑风暴过程中，对于参与者提出的意见（）。 A: 数量越多越好，质量无所谓 B: 数量无所谓，质量必须有保障 C: 数量越少越好，质量无所谓 D: 数量越少越好，质量必须好