你有一个包含1000个标记样本和9000个未标记样本的数据集，希望在有限的标记成本下训练一个分类模型。哪种机器学习方法最适合用于这种情况？
选项：
A:支持向量机（SVM）
B:K均值聚类
C:主成分分析（PCA）
D:半监督学习
发布时间：2024-06-30 17:10:54
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你有一个包含1000个标记样本和9000个未标记样本的数据集，希望在有限的标记成本下训练一个分类模型。哪种机器学习方法最适合用于这种情况？
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相关试题
- 1.监督学习的典型算法包括（ ）选项： A:K均值聚类 B:支持向量机 C:遗传算法 D:主成分分析（PCA）
- 2.下列哪个机器学习模型最适合用于分类问题?A、线性回归B、支持向量机C、K-均值聚类D、逻辑回归
- 3.下列聚类算法中，（ ）假定数据样本可能带有类别标记。选项： A:K-均值; B:学习向量量化; C:高斯混合聚类; D:密度聚类
- 4.下列选项中,对不同机器学习方法的特点描述正确的是(5.0) 选项：A、强化学习利用少量的具有标记信息的样本和大量没有标记的样本进行学习B、无监督学习利用无类别标记的样本进行学习C、半监督学习利用有标记信息的样本进行学习找到其中数据内在联系D、有监督学习通过自身生成的标签进行学习
- 5.对于未标记的训练样本进行学习，以发现这些样本中的结构知识，该学习方法称为：监督学习。（）
- 6.基于影像数据的分类技术流程主要分为哪几步：（ ）。 选项：A、建立影像表示模型 B、对样本数据集进行训练和学习 C、根据分类模型对未标记的影像数据集进行自动分类判别
- 7.以下对半监督学习说法正确的是？ 选项： A:利用已知类别的样本，训练学习得到一个最优模型，使其达到所要求性能，再利用这个训练所得模型，将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断，从而实现分类的目的，即可以对未知数据进行分类。 B:对于没有标记的样本，学习算法直接对输入数据集进行建模，例如聚类，即“物以类聚，人以群分”。 C:在一个任务中，试图让学习器自动地对大量未标记数据直接帮助少量有标记数据进行模型训练。 D:学习系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大。
- 8.监督学习需要基于标记数据进行模型训练，然后利用学习到的关系对新样本进行分类，即给出标记判断。（ ） 选项：A、对 B、错
- 9.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
- 10.对于未标记的训练样本进行学习，以发现这些样本中的结构知识，该学习方法称为：监督学习。（ ）选项： A:对 B:错
- 11.在无监督模型中，训练集、验证集和测试集都是（）的数据。 选项： A、有标记 B、无标记
- 12.问题:下列哪个算法最常用于分类问题?A、线性回归B、K-均值聚类C、支持向量机D、主成分分析
- 13.选择题:下列哪个算法是用于分类问题的?A、线性回归B、K均值聚类C、支持向量机D、主成分分析
- 14.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
- 15.( )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
- 16.机器学习模型，如果学习的数据没有打上标记，这种学习可以称为（ ） 选项：A、分类 B、回归 C、预测 D、聚类
- 17.哪一个是机器学习中“弱监督学习”方式的准确描述()。 选项： A:仅仅接收未标注数据并对所有的未知数据做出预测 B:属于有监督学习算法一类，此外还利用未标记数据进行训练 C:旨在从一个或仅有的几个训练样本中学习一些信息 D:旨在采用有限数量的训练样本来学习一些信息
- 18.根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务可以分为（）。选项： A:聚类 B:分类 C:回归 D:半监督 E:监督 F:无监督
- 19.根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务可以分为（）。 选项： A:监督 B:分类 C:回归 D:聚类 E:半监督 F:无监督
- 20.根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务可以分为（）。 选项：A：聚类B：分类C：回归D：半监督E：监督F：无监督
- 21.【判断题】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
- 22.【多】根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务可以分为( )。 选项： A:无监督 B:半监督 C:分类 D:监督 E:回归 F:聚类
