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监督学习适用于两大类问题:回归和分类。回归问题的输出是连续值,分类问题的输出是离散值。
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发布时间:
2024-05-23 18:31:51
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1.
回归和分类 选项: A: 回归问题有标签,分类问题没有 B: 回归问题输出值是离散的,分类问题输出值是连续的 C: 回归问题输出值是连续的,分类问题输出值是离散的 D: 回归问题与分类问题在输入属性值上要求不同
2.
回归问题和分类问题的区别是? 选项: A:回归问题有标签,分类问题没有; B:回归问题输出值是离散的,分类问题输出值是连续的; C:回归问题输出值是连续的,分类问题输出值是离散的; D:回归问题与分类问题在输入属性值上要求不同
3.
回归问题输出值是连续的,分类问题输出值是离散的。( )
4.
分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值。() 选项:A、分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值。()
5.
分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是是连续值。
6.
下面有关回归和分类的说法,正确的是 选项:A、分类和回归都可用于预测 B、分类的输出是离散的类别值 C、回归的输出是连续的数值 D、分类是有监督学习,回归是无监督学习
7.
机器学习中,有监督学习分类问题和回归问题的关键区别是( )。选项: A:分类问题的标签是离散取值 B:分类问题的标签是连续取值 C:回归问题的标签是离散取值 D:回归问题的标签是连续取值
8.
分类和回归都可用于预测,分类的输出是连续数值,而回归的输出是离散的类别值。( )
9.
分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值。
10.
分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值。
11.
分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值。( )
12.
分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值.()
13.
分类和回归都可⽤于预测,分类的输出是离散的类别值,⽽回归的输出是连续数值。( ) 选项: A:对 B:错
14.
分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值。? 正确错误
15.
分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值。( ) 选项: A:正确 B:错误
16.
分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值。选项: A:错 B:对
17.
分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值选项: A:正确; B:错误
18.
分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值。A.正确B.错误
19.
分类和回归都可用于预测,分类的输出是连续数值,而回归的输出是离散的类别值。( )A.正确B.错误
20.
12、有监督机器学习有两类,回归问题和分类问题,回归问题预测连续结果,分类问题预测离散结果。 选项:A、正确B、错误
21.
回归模型的输出是连续的值,分类模型的输出是离散的值( )。选项: A:对 B:错
22.
分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值。正确错误 选项: A:正确 B:错误
23.
4.分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值。 选项: A:正确 B:错误
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