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
举一反三
- 【多选题】下列关于有监督学习和无监督学习的说法中正确的是？ A. 有监督学习要用到数据样本的类别标签，因此样本数据通常带有类别标签 B. 无监督学习在训练过程中也要用到数据样本的类别标签，因此样本数据通常带有类别标签 C. 有监督学习需要训练，并更新参数 D. 无监督学习通常也需要训练和更新参数
- 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
- 神经网络模型是数据挖据中常见的一种模仿人类思维方式的机器学习算法模型，在用于预测分析时，先需要通过一个较小规模的“样本”数据“学习”出输入与输出之间可能存在的某种关系模式，从而建立预测模型。类似这种机器学习算法，又被称为_________，其中用到的“样本”数据一般被称为_______。 A: 无监督学习训练数据 B: 监督学习测试数据 C: 监督学习训练数据 D: 无监督学习测试数据
- 监督学习是在无标记的数据上进行学习,而半监督学习则是在少量有标记和大量无标记的数据上进行学习。
- 监督学习是指在训练的时候数据的样本只带有一个标签.