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C: 无监督学习是在样本数据没有标记的情况下,挖掘出数据内部蕴含的关系。
情况下
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国大学
发布时间:
2024-03-27 12:30:40
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1.
下列说法中错误的是_____。选项: A:机器学习可以分为监督学习、非监督学习以及半监督学习; B:半监督学习是一种将有监督学习和无监督学习相结合的学习方法; C:无监督学习是在样本数据没有标记的情况下,挖掘出数据内部蕴含的关系; D:监督学习包括对有标签和无标签样本的学习
2.
在无监督学习中,样本的标记信息是(),目标是通过对无标记样本的学习来揭示数据的内在性质及规律。
3.
【判断题】无监督学习可以在没有标记的数据集上进行学习。()
4.
下列选项中,对不同机器学习方法的特点描述正确的是 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.
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
6.
无监督学习不可以在没有标记的数据集上进行学习,实质上无监督学习是一个聚类的过程。()
7.
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。( )
8.
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。( )
9.
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
10.
半监督学习是一种将有监督学习和无监督学习相结合的学习方法,它可以综合使用大量的没有标记数据和少量的有标记的数据来共同进行学习。
11.
半监督学习是一种将有监督学习和无监督学习相结合的学习方法,它可以综合使用大量的没有标记数据和少量的有标记的数据来共同进行学习。选项: A:正确; B:错误
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、部分已知, 部分有 B、部分未知,部分无 C、未知,无 D、已知,有
13.
【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
14.
相比监督学习而言,无监督学习不需要对数据进行标记,侧重于数据本身的分布特点,易于发现数据群落中的离群点或离群样本。( )选项: A:对 B:错
15.
下列关于有监督学习和无监督学习的说法中正确的是?选项: A: 有监督学习要用到数据样本的类别标签,因此样本数据通常带有类别标签; B: 无监督学习在训练过程中也要用到数据样本的类别标签,因此样本数据通常带有类别标签; C: 有监督学习需要训练,并更新参数; D: 无监督学习通常也需要训练和更新参数
16.
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
17.
我们对于网络的训练是通过一系列带有标记的样本数据来进行的,这种学习方式称为无监督学习
18.
我们对于网络的训练是通过一系列带有标记的样本数据来进行的,这种学习方式称为无监督学习
19.
我们对于网络的训练是通过一系列带有标记的样本数据来进行的,这种学习方式称为无监督学习
20.
【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
21.
以下哪种学习方式中,对于样本数据可能没有明确分类 选项: A、增强学习 B、半监督学习 C、监督学习 D、无监督学习
22.
有监督学习和无监督学习的区别在于________。 选项: A、训练样本有没有特征值 B、 训练样本有没有目标值 C、 训练样本有没有标签 D、 有没有输入数据
23.
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
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