单选题（）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。A损失函数B优化函数C反向传播D梯度下降

单选题
（）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。
A

损失函数

B

优化函数

C

反向传播

D

梯度下降

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预测编码根据某一数据模型利用以往的样本值对新样本值进行预测,然后将样本实际值与预测值的差值进行编码。() 此题为判断题(对，错)。
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一元线性回归中,真实值与预测值的差称为样本的()。 A.误差B.方差C.测差D.残差
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()是构造和使用模型评估无样本类,或评估给定样本可能具有的属性或值空间。 A、评估B、结果C、预测D、分类
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预测误差是指预测值与实际值之间的差异。() 此题为判断题(对，错)。
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误差是指测定值与真实值之间的差，误差的大小说明分析结果准确度的高低。此题为判断题(对，错)。
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导致回归模型预测值与真实值之间发生误差的原因可能有（ ）。Ⅰ模型本身中的误差因素Ⅱ回归系数的估计值同其真实值不一致Ⅲ自变量X的设定值同其实际值的偏离Ⅳ未来时期总体回归系数发生变化A.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、ⅣB.Ⅰ、Ⅲ、ⅣC.Ⅱ、Ⅲ、ⅣD.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ
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在类神经网络中计算误差值的目的是（）A、调整隐藏层个数B、调整输入值C、调整权重（Weight）D、调整真实值
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误差是测量值与真实值之间的差异，误差的大小说明分析结果准确度（）。
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误差是指测定值与真实值之间的差，误差大小说明了分析分析结果的准确度的高低。
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在方差分析中，数据的误差是用平方和来表示的。下列说法中正确的有（）。A、组内平方和反映的是一个样本观测值之间误差的大小B、总平方和反映的是全部观测误差的大小C、组内平方和反映了各个样本均值之间误差大小D、总平方和反映各个样本方差之间误差大小
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（）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。A、损失函数B、优化函数C、反向传播D、梯度下降
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以下说法正确的有（）A、评价预测精度是通过测量与分析预测误差进行的B、绝对误差是实际观测值与预测值的离差C、相对误差反映实际观测值与预测值之间差异的相对程度D、平均误差反映实际观测值与预测值之间的平均差异
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通常将实际值与预测值之间的差别定义为预测值的误差，误差在预测中是可以避免的。
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相对误差的计算公式是（）。A、E（%）=真实值－绝对误差B、E（%）=绝对误差－真实值C、E（%）=（绝对误差／真实值）×100%D、E（%）=（真实值／绝对误差）×100%
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预测误差是现象的观察值与预测值之差。一般来说，预测误差越小模型拟合效果越好。
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对预测值与实际值之间离差的平方值计算的平均数被称为（）。A、平均误差B、平均绝对误差C、均方误差D、标准误差
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以下说法正确的有（）。A、评价预测精度是通过测量与分析预测误差进行的B、绝对误差是实际观测值与预测值的离差C、绝对误差是实际观测值与预测值的绝对离差D、相对误差反映实际观测值与预测值之间差异的相对程度E、平均误差反映实际观测值与预测值之间的平均差异
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市场预测中预测误差的测定，是根据市场现象预测期内理论值与实际值之间的离差来计算的。
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编码器记录与传输的不是样本的真实值，而是它与预测值的和。
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误差是指测定值与真实值之间的差，误差的大小说明分析结果准确度的高低。
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“样本最大值和最小值之间的差异”，描述的是：（）A、样本方差B、样本标准差C、样本误差D、样本极差
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回归预测误差的大小与下列因素有关（）。A、样本容量B、自变量预测值与自变量样本平均数的离差C、自变量预测误差D、随机误差项的方差
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单选题相对误差的计算公式是（）。AE（%）=真实值－绝对误差BE（%）=绝对误差－真实值CE（%）=（绝对误差／真实值）×100%DE（%）=（真实值／绝对误差）×100%
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判断题误差是指测定值与真实值之间的差，误差大小说明了分析分析结果的准确度的高低。A对B错
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单选题在类神经网络中计算误差值的目的是（）A调整隐藏层个数B调整输入值C调整权重（Weight）D调整真实值
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判断题编码器记录与传输的不是样本的真实值，而是它与预测值的和。A对B错
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判断题通常将实际值与预测值之间的差别定义为预测值的误差，误差在预测中是可以避免的。A对B错
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