题目:数据驱动的学习方法中训练集和测试集之间的数据量对比通常为（）。
题型:[单选题]
A.测试集数量大于训练集数量
B.测试集数量等于训练集数量
C.测试集数量小于训练集数量
D.两者没有必然关系
参考答案:
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更多“数据驱动的学习方法中训练集和测试集之间的数据量对比通常为（）。”相关的问题第1题
一种典型的机器学习方法的设计分类器的过程包括：所使用的数据集被划分为训练集和测试集，在训练集上训练分类器，然后在测试集上评价分类器的性能。查看答案请关注【快跑搜题】微信公众号，发送题目即可获取第2题
小申使用监督学习方法进行鸢尾花类型的判定，并统计正确率，假设现在的数据集中有三类鸢尾花，以下是进行判别的一些步骤，正确的步骤是（）①计算训练集中每种鸢尾花的属性平均值X1，X2，X3②将数据分为训练集和测试集③计算测试集中数据与属性均值X1，X2，X3的距离，找出其中的最小值④将机器判定的分类与测试集中原有标记分类进行比对，计算正确率⑤将最小值对应的训练集中鸢尾花的类型判定为测试集中鸢尾花类型A.①②③⑤④
B.①②③④⑤
C.②①③⑤④
D.②①③④⑤
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根据是否需要标注数据，机器学习方法可以分为有监督学习和无监督学习。监督学习中的训练集用于（)A.定量评价机器学习性能
B.估算模型
C.验证模型
D.定性评价机器学习性能
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机器学习系统中通常将数据集划分为训练集和测试集，其中被用来学习得到模型中参数值的是（）。A.训练集
B.测试集
C.训练集和测试集
D.以上答案都不对
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机器学习系统中通常将数据集划分为训练集和测试集，其中被用来学习得到模型中参数值的是A.训练集
B.测试集
C.训练集和测试集
D.以上答案都不对
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机器学习系统中通常将数据集划分为训练集和测试集，其中被用来学习得到系统的参数取值的是A.训练集
B.测试集
C.训练集和测试集
D.以上答案都不对
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在有指导的数据挖掘中，有关测试集的说法正确的是（)。A.测试集和训练集是相互联系的
B.测试集是用以测试模型的数据集
C.通常测试集大约占总样本的三分之一
D.K-次交叉验证中，测试集只有1个，训练集有K-1个
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机器学习（深度学习）系统中通常将数据集划分为训练集和测试集，其中被用来学习得到系统的参数取值的是A.训练集(training set)
B.测试集(testing set)
C.训练集(training set)和测试集(testing set)
D.其它答案都不对
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