以下哪个关于术语的描述是正确的
A: 数值计算中,overflow通常是指待存储数据超过指定类型变量能表示的范围的上界
B: 数值计算中,underflow通常是指待存储变量无限接近于0而指定类型变量精度不足
C: 机器学习中,overfitting是因为模型训练数据太少
D: 机器学习中,underfitting往往是因为模型比较弱,使用bagging能有效帮助降低预估偏差
A: 数值计算中,overflow通常是指待存储数据超过指定类型变量能表示的范围的上界
B: 数值计算中,underflow通常是指待存储变量无限接近于0而指定类型变量精度不足
C: 机器学习中,overfitting是因为模型训练数据太少
D: 机器学习中,underfitting往往是因为模型比较弱,使用bagging能有效帮助降低预估偏差
举一反三
- 理论模型的设计主要包含（ ） A: 选择变量 B: 确定变量之间的数学关系 C: 拟定模型中待估计参数的数值范围 D: 确定数据的类型
- ______是指从标注数据中学习预测模型的机器学习问题， 无监督学习 是指从无标注数据中学习预测模型的机器学习问题。
- 关于变量的说法，错误的是（）。 A: 变量是计算过程中存储要用到的数据的存储单元 B: 数据存储到某个变量，当数据被读取后，变量中的数据就变为空 C: 在算法执行过程中可以读取变量的值，也可以将数据存储到指定的变量中 D: 对变量的赋值操作将改变该变量中原来的值
- 海浪数值模拟数据一般不能作为机器学习模型的训练数据。
- 为什么要给变量指定数据的类型？通常如何声明一个变量？