机器学习是数据科学的主要理论基础之一，请你简述机器学习的应用步骤
1、数据理解 2、数据准备 3、模型训练 4、模型评估 5、模型优化与重新选择 6、模型的应用
举一反三
- 机器学习的理论基础是__________
- 简述你对机器学习的理解，试列出两种机器学习算法的应用实例
- 关于机器学习描述不正确的是 A: 机器学习已经有了十分广泛的应用，但数据挖掘不在其应用范畴 B: 机器学习已成为新的边缘学科并形成一门课程。它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。 C: 从机器学习的执行部分所反映的任务类型上看，大部分的应用研究领域基本上集中于以下两个范畴：分类和问题求解。 D: 机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。
- 机器学习是人工智能的研究方向之一、深度学习是机器学习的研究方向之一（)
- 哪一个是机器学习的合理定义？ A: 机器学习从标记的数据中学习 B: 机器学习能使计算机能够在没有明确编程的情况下学习 C: 机器学习是计算机编程的科学 D: 机器学习是允许机器人智能行动的领域
内容
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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。
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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
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机器学习是整个人工智能的核心，机器学习算法的特征之一就是（ ）。 A: 模型 B: 特征 C: 类别 D: 数据
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下列有关机器学习的说法，正确的是（ ） A: 机器学习包含人工智能 B: 机器学习可以分析超大型数据 C: 机器学习无法处理图像数据 D: 机器学习是一种通过智能学习而不断优化的一种学习模式
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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