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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
数据
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基于
发布时间:
2024-06-30 16:58:41
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1.
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。
2.
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
3.
线性回归作为监督学习,监督学习的特点是什么? 选项: A、需要标记的训练数据 B、无需标记的训练数据 C、通过试错进行学习 D、通过自主观察进行学习
4.
无监督学习的特点是什么? 选项: A:需要标记的训练数据 B:无需标记的训练数据 C:通过试错进行学习 D:通过自主观察进行学习
5.
( )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对未知数据进行分类。 选项:A、监督学习 B、无监督学习 C、半监督学习 D、强化学习
6.
【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
7.
监督学习是利用已标记的有限训练数据集进行。( )选项: A:正确; B:错误
8.
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
9.
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。( )
10.
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。( )
11.
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
12.
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
13.
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
14.
决策树属于有监督学习算法,需要根据已知样本数据及其目标来训练并得到一个可以工作的模型,然后再使用该模型对未知样本进行分类。A.正确B.错误
15.
决策树属于有监督学习算法,需要根据已知样本数据及其目标来训练并得到一个可以工作的模型,然后再使用该模型对未知样本进行分类。A.正确B.错误
16.
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。()
17.
在“监督学习”中,训练样本的标记信息是未知的,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,为进一步数据分析提供基础。
18.
()是通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型,再利用这个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。选项: A:监督学习; B:非监督学习; C:强化学习; D:非强化学习
19.
通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型,再利用这个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是( ) 选项:A、非强化学习 B、非监督学习 C、监督学习 D、强化学习
20.
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
21.
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
22.
(0.25分)【单选题】样本数据类别未知,需要根据样本间的相似性对样本集进行分类的是() 选项: A、监督学习 B、非监督学习 C、训练 D、测试
23.
数值预测与分类都属于有监督学习,解决问题的过程相同,都是先通过训练数据集进行学习,以得到一个模型然后利用模型进行预测。选项: A:正确; B:错误
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