题目内容
（请给出正确答案）
A.传统机器学习算法大多数不支持数据的批处理。
B.大数据通过合理切分就可以转化为传统机器学习算法容易处理的小数据。
C.传统机器学习的算法在处理大数据时需要通过分布式的改造。
D.传统机器学习通过数据的批处理很容易快速地处理大数据。
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A、深度学习可以解决任意的机器学习问题
B、深度学习比较适合处理有大量样本的视频、图像、声音、文本等多模态数据的分析，这些数据的分析需要人工进行特征提取，这是与传统的机器学习不同的
C、对于分类问题，深度学习算法一定优于传统的机器学习算法
D、深度学习的基础是神经网络，因此深度学习算法基本可以使用梯度下降法
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
A.机器学习可以在一定程度上模仿人的学习，并能增强人的决策能力。
B.机器学习算法很多，后期出现的算法比早期出现的算法性能好。
C.深度学习是机器学习的一类高级算法，可以处理图像、声音和文本等复杂的数据。
D.高质量的数据、算力和算法对一个机器学习项目是必不可少的。
A.大数据可能存在偏差，机器学习的结果不好；
B.大数据虽很大，但是总存在例外的情况；
C.大数据机器学习可以满足所有行业的需求；
D.大数据机器学习的代价过大；
A.并行决策树可以对每个属性的重要性分别进行计算。
B.并行k均值算法在map程序中各个数据节点要共享各分组的几何重心（每次迭代产生的“聚类中心”）。
C.常见的机器学习算法可以使用批处理的改造方式实现分布式计算。
D.分布式机器学习利用并行计算可以提升算法的性能。
A.每种算法都有其使用范围，因此选择算法需要考虑具体处理的问题
B.对聚类问题可以任选一种聚类算法
C.判断机器学习算法好坏在分析数据前就可以确定
D.机器学习算法的好坏需要通过实验比较确定
A.与数据挖掘不同，机器学习的数据都是来自于真实的业务系统。
B.机器学习可以从有限的样本数据中得到有用的规律，并能对新样本进行一定的泛化预测。
C.每种机器学习算法都有一定的使用范围，只能处理某类数据和问题。
D.在机器学习过程中，需要人的经验指导数据的选择、噪声的消除、合适算法的选择以及调参等工作。
E.机器学习就是简单的统计分析。
传统的机器学习方法的表现主要是算法,目前的机器学习主要是强化学习,具有自学习的能力。()
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