模型算法中，对样本数据机器学习时，通常把数据集分为训练集和测试集（）

KNN设计算法时如果发现样本数据中各个特征的数据分布区间不均衡，应该如何操作（） 机器学习需要数据集 常用的样本数据类型。样本数据质量。 机器学习指机器通过统计学算法，对大量的历史数据进行学习从而生成经验模型，利用经验模型指导业务。下列关于机器学习的说法错误的是？ 假如我们建立一个60000个特征，1000万数据集的机器学习模型，我们怎么有效的应对这样的大规模数据的训练（）。 建立生产函数模型时，样本数据的质量问题包括（ ）。 数据和特征决定了机器学习算法的上线，而模型和算法只是不断逼近这个上限而已。 实验数据可能是全面数据也可能是样本数据，而观测数据只能是样本数据。（　　） 实验数据可能是全面数据也可能是样本数据，而观测数据只能是样本数据。 观测数据可能是全面数据也可能是样本数据；实验数据一般都是样本数据。 样本数据特征值是由样本数据计算的描述样本质量数据波动（ ）的指标。 在数据库系统中，最常用的一种基本数据模型是关系数据模型，在这种模型中，表示实体集及实体集之间的联系用（C）来表示（） 机器学习的主旨是让计算机去模拟或实现人类的学习行为，是人工智能的核心。机器学习虽然可以在大数据训练中学到正确的工作方法，但它也很容易受到恶意干扰。通常攻击者是通过输入恶意数据来“欺骗”机器学习模型，导致其出现严重故障。近日，“Data61”机器学习小组研发出了一种机器学习的新算法。这种新算法通过类似疫苗接种的思路，帮助机器学习“修炼”出抗干扰能力。这是针对机器学习模型打造的防干扰训练，譬如，在图片识别领域，该算法能够对图片集合进行微小的修改或使其失真，激发出机器学习模型的抗干扰能力，并形成相关的自我抗干扰训练模型。这段文字意在说明： 《WS375.12-2012疾病控制基本数据集第12部分：预防接种》数据集特征数据元是（） 下面哪种结果不是利用机器学习算法从数据中得到的（） 对样本数据进行处理加工的方式有( )。 对样本数据进行整理加工的方法有（ ）。 对样本数据进行处理加工的方式有(　　)。 通常认为VaR计算中的历史模拟法需要的样本数据不能少于()个。 （）并行数据处理系统适用于需要多次操作特定数据集的场景，非常适合于机器学习中迭代算法的执行。