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机器学习算法分为监督学习、无监督学习和半监督学习,其中 采用有标签的数据来训练模型。
学习
算法
监督
发布时间:
2024-05-07 14:04:23
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1.
按照训练的数据有无标签,可以将机器学习方法分为监督学习算法和无监督学习算法
2.
按照训练的数据有无标签,可以将机器学习方法分为监督学习算法和无监督学习算法 答案:对
3.
按照训练的数据有无标签,可以将机器学习方法分为监督学习算法和无监督学习算法。选项: A:对 B:错
4.
机器学习方法如果按照使用训练数据的标签信息的情况,可以分为无监督学习、监督学习和( )。选项: A:有教师学习 B:无教师学习 C:启发式学习 D:半监督学习
5.
()算法的训练数据集只有特征,没有标签 选项:A、有监督学习B、半监督学习C、无监督学习D、强化学习
6.
按照训练的数据有无标签,可以将机器学习方法分为监督学习算法和无监督学习算法。A.对B.错
7.
下面关于机器学习的说法中,正确的有() 选项: A、按照不同的学习理论划分,机器学习模型可以分为有监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习等不同类型 B、在实际应用中,机器学习主要以无监督学习或半监督学习方式为主 C、监督学习的监督体现在所有机器要处理的数据实现都要由人为定义好相应的类别,再对分类算法进行训练,最后得到可以使用的分类器 D、有监督学习的数据集有标签,无监督相比于有监督,没有训练过程,而是直接拿数据进行建模分析
8.
下面关于机器学习的说法中,正确的有( ) 选项: A:按照不同的学习理论划分,机器学习模型可以分为有监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习等不同类型 B:在实际应用中,机器学习主要以无监督学习或半监督学习方式为主 C:监督学习的监督体现在所有机器要处理的数据实现都要由人为定义好相应的类别,再对分类算法进行训练,最后得到可以使用的分类器 D:有监督学习的数据集有标签,无监督相比于有监督,没有训练过程,而是直接拿数据进行建模分析
9.
下面关于机器学习的说法中,正确的有( )选项: A:按照不同的学习理论划分,机器学习模型可以分为有监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习等不同类型 B:在实际应用中,机器学习主要以无监督学习或半监督学习方式为主 C:监督学习的监督体现在所有机器要处理的数据实现都要由人为定义好相应的类别,再对分类算法进行训练,最后得到可以使用的分类器 D:有监督学习的数据集有标签,无监督相比于有监督,没有训练过程,而是直接拿数据进行建模分析
10.
下面关于机器学习的说法中,正确的有( )。 选项: A、按照不同的学习理论划分,机器学习模型可以分为有监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习等不同类型 B、在实际应用中,机器学习主要以无监督学习或半监督学习方式为主 C、监督学习的监督体现在所有机器要处理的数据实现都要由人为定义好相应的类别,再对分类算法进行训练,最后得到可以使用的分类器 D、有监督学习的数据集有标签,无监督相比于有监督,没有训练过程,而是直接拿数据进行建模分析
11.
下面关于机器学习的说法中,正确的有() A: 按照不同的学习理论划分,机器学习模型可以分为有监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习等不同类型 B: 在实际应用中,机器学习主要以无监督学习或半监督学习方式为主 C: 监督学习的监督体现在所有机器要处理的数据实现都要由人为定义好相应的类别,再对分类算法进行训练,最后得到可以使用的分类器 D: 有监督学习的数据集有标签,无监督相比于有监督,没有训练过程,而是直接拿数据进行建模分析
12.
半监督学习可以使用无监督学习发现和学习输入变量的结构,用监督学习对无标签的数据进行标签预测,并将这些数据传递给监督学习算法作为训练数据,然后使用这个模型在新的数据上进行预测。( )选项: A:对 B:错
13.
按照学习方法分,机器学习模型可以分为有监督学习,半监督学习,无监督学习,迁移学习和强化学习。
14.
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
15.
机器学习算法的技术分类分为有监督学习,___和半监督学习。
16.
19.机器学习算法主要可分为“有监督学习”和“无监督学习”,以下关于两者说法中正确的有() 选项: A:“有监督学习”是指通过已有的训练样本来训练,从而得到一个最优模型 B: “无监督学习”是指事先没有任何训练数据样本,需要直接对数据进行建模 C: “分类”属于无监督机器学习 D: “聚类”属于有监督机器学习
17.
按照学习方式,机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。在监督学习中,训练样本的标签信息是已知的,根据样本标签是连续还是离散,监督学习又可以分为回归和分类。选项: A:正确; B:错误
18.
从标签化训练数据集中推断出函数的机器学习任务是A.强化学习B.无监督学习C.半监督学习D.有监督学习
19.
有特征,无标签的机器学习是() 选项: A:监督学习 B:半监督学习 C:无监督学习 D:强化学习
20.
关于机器学习的目标分析步骤的说法,错误的是()。 选项: A:机器学习的目标需求更注重于解决具体的问题 B:机器学习的类型可分为有监督、无监督和半监督学习 C:半监督学习使用的训练数据不需要标签 D:有监督学习能够依据学习到的知识对新的实例进行推测
21.
有特征,有部分标签的机器学习属于()。A、监督学习B、半监督学习C、无监督学习D、强化学习
22.
有特征,有部分标签的机器学习属于( )。 A: 监督学习 B: 无监督学习 C: 半监督学习 D: 强化学习
23.
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。
24.
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。
25.
有特征,有部分标签的机器学习属于()。 选项: A:监督学习 B:半监督学习 C:无监督学习 D:强化学习
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