机器学习方法如果按照使用训练数据的标签信息的情况，可以分为无监督学习、监督学习和（ ）。
A: 半监督学习
B: 启发式学习
C: 无教师学习
D: 有教师学习
A: 半监督学习
B: 启发式学习
C: 无教师学习
D: 有教师学习
A
举一反三
内容
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按照学习方式，机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。在监督学习中，训练样本的标签信息是已知的，根据样本标签是连续还是离散，监督学习又可以分为回归和分类。
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基于学习中的反馈情况,机器学习可以分为()。 A: 无监督学习 B: 有监督学习 C: 半监督学习 D: 强化学习
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在机器学习领域中，按照数据有无标签分为监督学习和非监督学习，那么分类、回归任务属于（）. A: 有标签的监督学习 B: 无标签的非监督学习 C: 有标签的非监督学习 D: 无标签的监督学习
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下列说法中错误的是__。A.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B.监督学习包括对有标签和无标签样本的学习C.机器学习可以分为监督学习、非监督学习以及半监督学习D.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（） A: 1 B: 2 C: 3 D: 4
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机器学习模型按照可使用的数据类型分为监督学习和无监督学习两大类。数据集有（ ）的称为监督学习，如分类和回归，无标签的称为无监督学习，如 （ ） 。