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监督学习是从( )来学习模型的任务。
选项:
A:无标记的数据
B:标记的数据
C:无法预知的场景
D:有明确预测的场景
学习
标记
场景
发布时间:
2024-06-30 16:58:41
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相关试题
1.
有监督学习是指用已经做过标记的数据来训练分类器,无监督学习是指用类别未知的数据来训练分类器,半监督学习介于两者之间,即部分数据做标记部分数据未做标记
2.
机器学习模型,依据学习的数据是否打上标记,可以分为( ) 选项:A、有监督学习 B、无监督学习 C、半监督学习 D、聚类
3.
( )是数据集中每个特征向量都有一个标记,使用标记的训练数据来推断一个功能的学习任务。 选项: A、监督学习 B、 非监督学习 C、 强化学习 D、 半监督学习
4.
根据训练数据是否拥有标记信息,学习任务可大致分为: 选项: A、监督学习 B、自主学习 C、无监督学习 D、进化学习
5.
根据训练数据是否拥有标记信息,可将学习任务划分为有监督学习和( ) 选项:A、一般学习 B、迁移学习 C、强化学习 D、无监督学习
6.
无监督学习的特点是什么? 选项: A:需要标记的训练数据 B:无需标记的训练数据 C:通过试错进行学习 D:通过自主观察进行学习
7.
根据训练数据是否拥有标记信息,学习任务通常分为哪几类? 选项: A、监督学习 B、无监督学习 C、强化学习 D、以上都是
8.
关于有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning),以下说法正确的是( )。 选项:A、对于有监督学习任务,输入的数据必须含有类标签(label) B、对于无监督学习任务,输入的数据可以没有类标签 C、有监督学习从已标注(含有类标签)数据中训练模型 D、无监督学习可以生成数据的标注信息(如类标签)
9.
无监督学习是指训练样本的标记信息是( ),目标是通过对( )标记训练样本的学习来揭示数据内在的性质及规律,为进一步的数据分析提供基础。 选项: A、部分已知, 部分有 B、部分未知,部分无 C、未知,无 D、已知,有
10.
无监督学习的训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律。( )
11.
无监督学习是指训练样本的标记信息是(),目标是通过对()标记训练样本的学习来揭示数据内在的性质及规律,为进一步的数据分析提供基础 选项: A:未知,无 B:已知,有 C:部分未知,部分无 D:部分已知, 部分有
12.
无监督学习是指训练样本的标记信息是(),目标是通过对()标记训练样本的学习来揭示数据内在的性质及规律,为进一步的数据分析提供基础选项: A:未知,无 B:已知,有 C:部分已知, 部分有 D:部分未知,部分无
13.
关于(有)监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning),以下说法正确的是( )。选项: A:对于监督学习任务,输入的数据必须含有类标签; B:对于无监督学习任务,输入的数据可以没有类标签; C:监督学习从已标注(含有类标签)数据中训练模型; D:无监督学习可以生成数据的标注信息(如类标签)
14.
关于(有)监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning),以下说法正确的是( )。 选项: A、对于监督学习任务,输入的数据必须含有类标签 B、对于无监督学习任务,输入的数据可以没有类标签 C、监督学习从已标注(含有类标签)数据中训练模型 D、无监督学习可以生成数据的标注信息(如类标签)
15.
无监督学习中,训练样本的标记信息未知,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律() 选项:A、Y、是 B、N、否
16.
无监督学习中,训练样本的标记信息未知,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律() 选项:A、Y、是 B、N、否
17.
在机器学习中,哪种学习方式使用标记的数据? 选项: A: 半监督学习 B: 无监督学习 C: 监督学习 D: 强化学习
18.
【单】无监督学习是指训练样本的标记信息是(),目标是通过对()标记训练样本的学习来揭示数据内在的性质及规律,为进一步的数据分析提供基础( ) 选项: A:部分未知,部分无 B:部分已知, C:已知,有 D:未知,无
19.
以下说法不正确的是选项: A:无监督学习模型的性能评价和模型解释与有监督学习模型没有大的区别。; B:有监督学习模型需要有标签数据; C:无监督学习模型不需要有标签数据; D:有监督学习模型都分为模型的训练和模型的应用两个阶段,前一阶段利用有标签数据建立模型,后一阶段则在标签未知的数据上应用模型来预测标签。
20.
以下说法不正确的是选项: A:有监督学习模型需要有标签数据; B:无监督学习模型不需要有标签数据; C:有监督学习模型都分为模型的训练和模型的应用两个阶段,前一阶段利用有标签数据建立模型,后一阶段则在标签未知的数据上应用模型来预测标签。; D:无监督学习模型的性能评价和模型解释与有监督学习模型没有大的区别。
21.
关于(有)监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning),以下说法正确的是( )。选项: A:对于监督学习任务,输入的数据必须含有类标签(label); B:对于无监督学习任务,输入的数据可以没有类标签; C:监督学习从已标注(含有类标签)数据中训练模型; D:无监督学习可以生成数据的标注信息(如类标签)
22.
()是利用一组已知输入x和输出y的数据来学习模型的参数,使得模型预测的输出标记和真实标记尽可能的一致
23.
无监督学习可以在没有标记的数据集上进行学习。( ) 选项: A:对 B:错
24.
无监督学习可以在没有标记的数据集上进行学习。( )选项: A:对 B:错
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