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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
错误
标记
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发布时间:
2024-04-08 14:31:43
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1.
无监督学习可以在没有标记的数据集上进行学习。( )A.正确B.错误
2.
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
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.
监督学习需要有大量标注好的数据集来对模型进行训练。 *A.正确B.错误
6.
在有监督学习中,样本包括( )和( ),数据集一般被划分为( )和( )。( ) 选项: A、训练集 B、标记 C、特征 D、测试集
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.
监督学习是指使用机器学习算法来分析和聚类未标记的数据集。 选项:A、正确B、错误
9.
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
10.
大模型预训练是指在大规模数据集上对神经网络进行无监督学习。 选项: A:正确 B:错误
11.
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
12.
$关于半监督学习的说法错误的是:______。 选项: A:是监督学习与半监督学习相结合的一种方式。 B:主要使用大量的未标记数据,不使用标记数据。 C:与监督学习相比,半监督学习训练成本较低,训练精度较高。 D:以上说法都正确
13.
无监督学习是使用没有类别标签的训练集进行分类学习的学习模式。选项: A:正确; B:错误
14.
有监督学习作为一种机器学习的方法,其处理的训练数据集需要进行标注。A.正确B.错误
15.
根据标注的数据集进行学习成为有监督学习( ) 选项: A:正确 B:错误
16.
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。
17.
有监督学习和无监督学习都有训练集( ) 选项: A:正确 B:错误
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。A.正确B.错误
19.
【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
20.
哪一个是机器学习中“有监督学习”方式的准确描述()。 选项: A:旨在采用有限数量的训练样本来学习一些信息 B:旨在从一个或仅有的几个训练样本中学习一些信息 C:属于有监督学习算法一类,此外还利用未标记数据进行训练 D:接收一组标注数据并对所有的未知数据做出预测
21.
测试集是训练机器学习算法的数据集训练集是用来评估经训练后的模型性能的数据集验证集是用来微调模型超参数的数据集。 选项:A、正确B、错误
22.
哪一个是机器学习中“半监督学习”范式的准确描述?A.接收一组标注数据并对所有的未知数据做出预测B.属于有监督学习算法一类,此外还利用未标记数据进行训练C.旨在采用有限数量的训练样本来学习一些信息D.仅仅接收未标注数据并对所有的未知数据做出预测
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