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监督学习是从( )来学习模型的任务。
选项:
A:无标记的数据
B:标记的数据
C:无法预知的场景
D:有明确预测的场景
学习
标记
场景
发布时间:
2024-06-30 16:58:41
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相关试题
1.
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
2.
【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
3.
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。
4.
( )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
5.
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。A.正确B.错误
6.
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。
7.
( )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
8.
根据训练数据是否拥有标记信息,学习任务可大致分为: 选项: A、监督学习 B、自主学习 C、无监督学习 D、进化学习
9.
根据训练数据是否拥有标记信息,学习任务通常分为哪几类? 选项: A、监督学习 B、无监督学习 C、强化学习 D、以上都是
10.
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、对于有监督学习任务,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、有监督学习从已标注(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)
11.
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
12.
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
13.
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。( )
14.
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
15.
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
16.
生成式方法是直接基于(___)的方法? 选项: A:生成式学习$;$生成式场景$;$生成式数据$;$生成式模型 B:生成式学习$;$生成式场景$;$生成式数据$;$生成式模型 C:生成式学习$;$生成式场景$;$生成式数据$;$生成式模型 D:生成式学习$;$生成式场景$;$生成式数据$;$生成式模型
17.
【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
18.
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。
19.
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
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