以下对于半监督学习的描述错误的是()
A: 半监督学习是考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题。
B: 半监督学习的成立依赖于模型假设，主要分为三大类:平滑假设、聚类假设、流行假设。
C: 半监督学习算法主要分为四大类：半监督分类、半监督回归、半监督聚类、半监督降维。
D: 半监督学习抗干扰能力强，适合于普遍的问题。
A: 半监督学习是考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题。
B: 半监督学习的成立依赖于模型假设，主要分为三大类:平滑假设、聚类假设、流行假设。
C: 半监督学习算法主要分为四大类：半监督分类、半监督回归、半监督聚类、半监督降维。
D: 半监督学习抗干扰能力强，适合于普遍的问题。
举一反三
- 半监督学习方法有：（ ）。 A: K均值聚类 B: 生成方法 C: 半监督SVM D: 基于图表的半监督学习
- k均值聚类属于半监督学习
- 根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务可以分为（ ）。 A: 无监督 B: 监督 C: 回归 D: 聚类 E: 分类 F: 半监督
- 根据训练方法不同，机器学习的算法可以分为四大类：监督式学习、无监督式学习、半监督学习和 。
- 与有监督学习相比，下面哪些属于半监督学习的优势? A: 能够节约大规模数据标注带来的时间和费用开销 B: 在标注数据量有限时，采用半监督学习有望训练得到更优的机器学习模型 C: 半监督学习的数学优化问题更容易求解 D: 半监督学习的模型训练时间更短