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通过已有的训练样本来训练,从而得到一个最优模型的称为无监督学习
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发布时间:
2024-06-18 19:21:29
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1.
通过已有的训练样本来训练,从而得到一个最优模型的称为无监督学习A.正确B.错误
2.
无监督学习是通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型的。
3.
无监督模型是指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 选项: A:正确 B:错误
4.
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
5.
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
6.
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
7.
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
8.
( )通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的标签)训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,最优则表示在某个评价准则下是最佳的),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,从而也就具有了对未知数据进行分类的能力。 选项: A、监督学习 B、无监督学习 C、机器学习 D、强化学习
9.
( )通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的标签)训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,最优则表示在某个评价准则下是最佳的),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,从而也就具有了对未知数据进行分类的能力。 选项:A、监督学习 B、B、无监督学习 C、C、机器学习 D、D、强化学习
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.
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。( )
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.
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。
15.
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
16.
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:未知,无 B:已知,有 C:部分未知,部分无 D:部分已知, 部分有
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
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