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无监督学习和监督学习的主要区别在于监督学习不需要有标记标签的数据。( )
选项:
A:对
B:错
发布时间:
2024-05-20 09:39:56
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1.
强化学习和监督学习、无监督学习的区别()。 选项: A、监督学习带有标签 B、无监督学习没有标签 C、强化学习使用未标记的数据 D、强化学习根据延迟奖励学习策略
2.
在机器学习领域中,按照数据有无标签分为监督学习和无监督学习,那么聚类任务属于()。A.无标签的无监督学习B.无标签的监督学习C.有标签的监督学习D.有标签的无监督学习
3.
无监督学习不需要有标记的数据。 选项: A、正确 B、错误
4.
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。
5.
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
6.
机器学习中有监督学习(分类问题)和无监督学习方法的关键区别是输入有无类标签。( )选项: A:对 B:错
7.
A.区分有监督学习和无监督学习的关键是原始数据是否带有标签B.有监督学习输入有标签C.无监督学习输入有标签D.无监督学习输入无标签
8.
(单选,4分)在机器学习领域中,按照数据有无标签分为监督学习和非监督学习,那么分类、回归任务属于( )A、有标签的监督学习B、无标签的非监督学习C、有标签的非监督学习D、无标签的监督学习
9.
无监督学习不需要有标记的数据。A.正确B.错误
10.
关于监督学习和无监督学习,以下理解正确的有:() 选项: A、监督学习是数据驱动,无监督学习是任务驱动 B、监督学习和无监督学习都有标签 C、识别、分类、回归属于监督学习 D、聚类属于无监督学习
11.
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)
12.
有监督学习和无监督学习的区别在于 。 选项: A:输入数据是否被标签 B:特征选取方法不同 C:测试数据不同 D:模型输出结果不同
13.
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。
14.
关于(有)监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning),以下说法不正确的是( ) 选项: A、 无监督学习可以生成数据的标注信息(如类标签) B、 监督学习从已标注(含有类标签)数据中训练模型 C、 对于无监督学习任务,输入的数据可以没有类标签 D、 对于监督学习任务,输入的数据可以没有类标签(label)
15.
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)
16.
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
17.
( )让学习系统自动地对大量未标记数据进行利用,以辅助少量有标记数据进行学习。选项: A:强化学习; B:半监督学习; C:无监督学习; D:监督学习
18.
25、监督学习和非监督学习的区别是什么? 选项: A:监督学习只能用于分类问题,非监督学习只能用于聚类问题 B:监督学习需要模型有预测能力,非监督学习不需要 C:监督学习需要先有标注数据,非监督学习不需要 D:监督学习和非监督学习没有本质区别
19.
学习没有标签的数据集的机器学习方法是?() 选项: A、监督学习 B、无监督学习 C、半监督学习 D、强化学习
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