机器学习可以分为两个阶段,制作人工神经网络的“学习阶段”和利用已完成的人工神经网络输出正解的“()”。 A、判断阶段B、预测阶段C、验证阶段D、训练阶段

机器学习可以分为两个阶段,制作人工神经网络的“学习阶段”和利用已完成的人工神经网络输出正解的“()”。

A、判断阶段

B、预测阶段

C、验证阶段

D、训练阶段

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对于人工神经网络，以下（）是超参数？A．人工神经网络的层数B．人工神经网络的学习率C．人工神经网络的权重D．人工神经网络的偏置
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请从左到右列出深度学习、人工智能、机器学习、神经网络等概念的包含关系（不同概念用空格隔开，概念范围从小到大）
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下面关于机器学习与深度学习的描述错误的是：A．其它答案都不对B．深度学习是多层的人工神经网络，典型的模型包括卷积神经网络等C．深度学习来源于人工神经网络D．深度学习是机器学习的重要分支
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深度学习则是机器学习算法的一种，隶属于人工神经网络体系。
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针对SVM、决策树、CRF、人工神经网络等机器学习算法设计MapReduce平台的优化策略
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人工神经网络的学习训练指的是通过神经网络所在环境的刺激作用调整神经网络的自由参数，使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。学习方式可分为有导师学习和无导师学习。
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建立人工神经网络模型的3个关键要素是：人工神经元的数学模型，人工神经网络的拓扑结构，人工神经网络的学习训练算法。
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神经网络的学习过程主要由 两个阶段组成。
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机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。深度学习源于人工神经网络的研究，它模仿人脑的机制来解释数据。对人工智能，机器学习，深度学习的关系，以下正确的描述是：（A＞B代表A出现的时间早于B）A．人工智能＞机器学习＞深度学习B．人工智能＞深度学习＞机器学习C．机器学习＞人工智能＞深度学习D．机器学习＞深度学习＞人工智能
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