机器学习算法开发流程包含（)

A.干扰机器识别图像的新方法

B.新算法助机器学习抵抗干扰

C.机器学习是人工智能的核心

D.机器学习大数据训练的方法

A.V模型、W模型、H模型、渐进模型

B.V模型、W模型、H模型、螺旋模型

C.X模型、W模型、H模型、前置测试模型

D.X模型、W模型、H模型、增量模型

以下说法正确的是()

1.一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的

2.如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低

3.如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低

4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习

A.1

B.2

C.3

D.1and3

A.算法、模型、计算机

B.图形、模型、算法

C.系统、模型、计算机

D.数据、模型、计算机

典型的软件测试过程模型有___(46)___等，在这些模型中，___(47)___强调了测试计划等工作的先行和对系统需求和系统设计的测试，___(48)___对软件测试流程予以了说明。

(46)A．V模型、W模型、H模型、渐进模型

B．V模型、W模型、H模型、螺旋模型

C．X模型、W模型、H模型、前置测试模型

D．X模型、W模型、H模型、增量模型

(47)A．V模型 B．W模型 C．渐进模型 D．螺旋模型

(48)A．V模型 B．W模型 C．H模型 D．增量模型

A.提供高质量训练样本,使得算法模型更准确

B.参与智能模型的搭建,并进行日常维护,保障模型准确和稳定

C.测试调教,提供优化方案让“机器”更具有“人性”

D.平台化运营,赋能更多合作伙伴

A.用于对模型的效果进行无偏的评估

B.用于比较不同模型的预测准确度

C.用于构造预测模型

D.用于选择模型

（）论软件开发模型的选择与应用 传统的软件开发模型有瀑布模型，螺旋模型、演化模型等，随着软件技术的迅速发展和市场的变化，新的软件开发模型也不断出现，如XP模型、敏捷模型和RUP模型等。这些开发模型都有各自的优缺点，在实际应用中存在着许多不足和局限。 请围绕“软件开发模型的选择与应用”论题，依次对以下三个方面进行论述。 1.概要叙述你参与分析和开发的应用项目以及你所担任的主要工作。 2.具体叙述你在参与开发的软件中选用软件开发模型的原则，具体是如何使用所选择的开发模型的？ 3.简要叙述软件开发模型的近期演变趋势与主要特征，你准备如何去适应这类演变？