以下选项中，哪个不属于传统机器学习算法促进深度学习发展的原因（）
A: 维度灾难
B: 局部不变性和平滑正则化
C: 流形学习
D: 特征工程
A: 维度灾难
B: 局部不变性和平滑正则化
C: 流形学习
D: 特征工程
举一反三
- 特征是描述样本的特性的维度关于其在传统机器学习和深度学习的可解释性以下说法正确的是:-----------（） A: 特征在传统机器学习可解释性强,而在深度学习可解释性弱** B: 特征在传统机器学习可解释性弱,而在深度学习可解释性强 C: 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均弱 D: 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均强
- 有关人工智能、深度学习和机器学习的关系，以下哪个认识是错误的？ A: 机器学习是人工智能的核心技术之一，也是实现人工智能的重要基础。 B: 深度学习与机器学习是相对独立的技术 C: 深度学习算法和传统的机器学习算法构成了机器学习理论体系 D: 深度学习是处理计算机视觉、听觉和文字的有效机器学习技术，促进了人工智能的应用和发展
- 与传统的分类机器学习算法相比，深度学习网络不同之处是下面哪些项？ A: 深度学习算法对数据预处理没要求 B: 不需要人工进行特征工程，深度学习算法本身具有一定的特征提取能力 C: 深度学习算法需要的数据量和算力更大，但性能更好 D: 深度学习的算法解释性一般比较弱
- 传统机器学习和深度学习是人工智能核心技术，在工程流程上略有差别，以下步骤在深度学习中不需要做的是（） A: 模型评估 B: 特征工程 C: 数据清洗 D: 模型构建
- 与传统的分类机器学习算法相比，深度学习网络不同之处不是下面哪项？ A: 不需要人工进行特征工程，深度学习算法本身具有一定的特征提取能力 B: 深度学习算法需要的数据量和算力更大，但性能更好 C: 深度学习算法不需要对数据进行预处理 D: 深度学习的算法解释性一般比较弱，对数据依赖性强