监督学习的目标是学习从输入数据到输出数据的一个函数,无监督学习的训练数据没有输出标记
A: A: 对
B: B: 错
A: A: 对
B: B: 错
A
举一反三
- ( )是数据集中每个特征向量都有一个标记,使用标记的训练数据来推断一个功能的学习任务。 A: 监督学习 B: 非监督学习 C: 强化学习 D: 半监督学习
- ()()监督学习是输入数据没有被标记
- 在（）下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果。 A: 监督式学习 B: 无监督式学习 C: 强化学习 D: 半监督式学习
- 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
内容
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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
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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
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关于无监督学习，哪些是对的（）。 A: A: 无监督学习的训练数据没有输出标记， 它的学习目标是推断出存在于训练数据中的内在结构 B: B: 主成分分析(PCA)和聚类分析(Clustering Analysis)是两种常见的无监督学习 C: C: 主成分分析(PCA)通过对高维数据提取主要成分-正交且方差最大的部分 D: D: 聚类分析用于对具有共享属性的数据集进行分组
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在（）里，针对样本数据x，可能并没有相对的明确的输出，也就是没有对输入样本打上标签。 A: 无监督学习 B: 监督学习 C: 增强学习 D: 半监督学习
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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）