• 2022-07-29
    无监督学习的主要特点是训练时提供给学习系统训练样本,这些样本对应的类别信息已知。
  • 内容

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      监督学习在训练模型时提供给学习系统训练样本及对应的类别标签,下列不属于监督学习的算法是( )。 A: k-NN B: K均值聚类法 C: 支持向量机(SVM) D: 决策树

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      ‎监督学习不区分训练集与测试集,样本没有类别标号。‌

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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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      ( )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对未知数据进行分类。 A: 强化学习 B: 半监督学习 C: 无监督学习 D: 监督学习

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      中国大学MOOC: 监督学习不区分训练集与测试集,样本没有类别标号。