关于监督学习与非监督学习的说法，正确的是：
A: 监督学习在模型训练过程中需要使用样本的标签
B: 非监督学习在模型训练过程中无需使用样本的标签
C: 监督学习往往需要人工事先标注大量的数据
D: 聚类是一种典型的非监督学习算法
A: 监督学习在模型训练过程中需要使用样本的标签
B: 非监督学习在模型训练过程中无需使用样本的标签
C: 监督学习往往需要人工事先标注大量的数据
D: 聚类是一种典型的非监督学习算法
A,B,C,D
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
- 下列关于有监督和无监督学习说法中，不正确的是（ ）。 A: 监督学习有明确的学习目标，而无监督学习没有 B: 无监督学习与监督学习相比更加接近人类学习的过程 C: K近邻算法中无需对训练数据进行训练 D: 监督学习训练数据的获得，需要专业人士进行标注
- 下列关于有监督和无监督学习说法中不正确的是 A: 有监督学习有明确的学习目标，而无监督学习没有 B: K近邻算法中无需对训练数据进行训练 C: 有监督学习训练数据的获得需要专业人士进行标注 D: 无监督学习与有监督学习相比更加接近人类学习的过程
- 下列关于有监督和无监督学习说法中不正确的是______。 A: 无监督学习与有监督学习相比更加接近人类学习的过程 B: 有监督学习训练数据的获得需要专业人士进行标注 C: 有监督学习有明确的学习目标,而无监督学习没有 D: K近邻算法中无需对训练数据进行训练
- 在自动驾驶中,AI需要不断地通过路面信息来调整开车的决策。这种处理模式适合用( )来训练出合理的策略。 A: 弱化学习 B: 监督学习 C: 强化学习 D: 非监督学
内容
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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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【多选题】关于（有）监督学习（supervised learning）和无监督学习（unsupervised learning），以下说法正确的是 。 A. 对于监督学习任务，输入的数据必须含有类标签（ label ） B. 对于无监督学习任务，输入的数据可以没有类标签 C. 监督学习从已标注（含有类标签）数据中训练模型 D. 无监督学习可以生成数据的标注信息（如类标签）
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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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聚类中的训练数据没有标签,求解的目的是将相似的样本进行自动归类,属于( )。 A: 无监督学习 B: 监督式学习 C: 强化学习 D: 自动学习
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给获取的数据打上标签，再让模型进行学习训练的方法属于（）。 A: 强化学习 B: 半监督学习 C: 监督学习 D: 无监督学习