七月下旬更新速递丨 任务中心上线,福利加倍!技术干货持续放送

更新焦点: 重磅推出「任务中心」! 完成多样化任务,轻松赚取麦豆!技术分享、AI学习、实用素材持续上新,点击标题立即探索!

任务版块全新登场!多个任务等你完成,麦豆轻松拿,福利享不停!

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二、实战技巧分享

报表合计不用愁!全场景报表合计一键搞定指南》→从几个场景出发,带大家全方位了解如何在各类报表中实现合计。

数据轻松入库,高效分析即刻开启!》→详细介绍在 Smartbi 中将数据导入数据库的几种主要途径。

三、开发技能突破

第三方系统集成Smartbi资源→演示一些入门的前端集成示例,帮助快速了解如何进行前端集成。

AI每日一学

什么是训练集?什么是验证集?什么是测试集?》→ 讲解如何用三大数据集为AI打造"训练-调试-终测"的全流程闭环

Manus与其他AI智能体产品有什么区别?》→ AI界真·“实干家”Manus上线!告别“嘴炮”AI,围观智能体如何“动手”逆天改命!速戳

五、资源更新

浅色系质感背景图》→百搭质感背景,看见即呼吸,质感如微风。

六、直播上线

如何制作性能最佳的报表解锁性能最佳报表的实践技巧

任务详情

170
已领取任务数
113
参与用户

【AI每日一学知识问答】简单的介绍一下数据增强、特征工程、特征选择

20麦豆

任务时间:2025年08月11日-2025年08月17日 模块:AIChat

进行中 人数不限 9位麦粉已参与

小Tips:虽然没有限制领取人数,但是只有最快提交并且答对的前十名麦粉能够赢取20麦豆!如果审核不通过,不一定是答案不正确,更可能是没抢到前十名哦,任务结束后会在该任务详情公布答案~

答案藏在上期神帖【简单的介绍一下数据增强、特征工程、特征选择】中~

Ready go!


AI知识问答(知识巩固)

1、数据增强的主要目的是什么?

A. 减少原始数据的总量以加速训练

B. 仅用于提升模型在训练集上的准确率

C. 通过变换增加数据量和多样性,提高模型泛化能力,减少过拟合

D. 直接替代特征工程的作用


2、特征工程的核心在于?

A. 只负责删除无用的特征

B. 将原始数据转化为更能被模型有效利用的特征

C. 仅关注特征的标准化和归一化

D. 等同于特征选择过程


3、下列哪种特征选择方法是在模型训练过程中自动进行的?

A. 过滤式(Filter) - 基于统计量(如信息增益)

B. 包裹式(Wrapper) - 基于模型性能评估

C. 嵌入式(Embedded) - 如L1正则化在训练时进行特征选择

D. 以上都不是

领取任务后即将进入倒计时,请在规定时间内完成,注意每个任务只能领取一次且只有一次提交的机会。若超时未完成将自动提交,即审核不通过。按时完成且通过审核的,将根据评审结果进行打赏对应的麦豆。
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