关于监督学习和无监督学习，以下理解正确的有：（）
A: 监督学习是数据驱动，无监督学习是任务驱动
B: 监督学习和无监督学习都有标签
C: 识别、分类、回归属于监督学习
D: 聚类属于无监督学习
A: 监督学习是数据驱动，无监督学习是任务驱动
B: 监督学习和无监督学习都有标签
C: 识别、分类、回归属于监督学习
D: 聚类属于无监督学习
C,D
举一反三
- 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
- 关于机器学习中有监督学习和无监督学习的说法错误的是 A: 区分有监督学习和无监督学习的关键是原始数据是否带有标签 B: 有监督学习输入有标签 C: 无监督学习输入有标签 D: 无监督学习输入无标签
- 通过历史数据预测股票价格是哪一种机器学习任务类型 A: 监督学习;分类 B: 监督学习;回归 C: 无监督学习;聚类 D: 无监督学习;降维
- 按有监督学习和无监督学习分类，支持向量机属于无监督学习
- 下列关于机器学习描述正确的是( )。 A: 分类和聚类都是有监督的学习 B: 分类和聚类都是无监督的学习 C: 分类是有监督的学习,聚类是无监督的学习 D: 分类是无监督的学习,聚类是有监督的学习
内容
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按有监督学习和无监督学习分类，支持向量机属于无监督学习 A: 正确 B: 错误
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机器学习模型按照可使用的数据类型分为监督学习和无监督学习两大类。数据集有（ ）的称为监督学习，如分类和回归，无标签的称为无监督学习，如 （ ） 。
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分类是属于监督学习,聚类则属于无监督学习。
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有监督学习的核心是聚类，无监督学习的核心是分类。独立分布数据更适合有监督学习，非独立数据更适合无监督学习。（ ）
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机器学习中使用的算法可分为()三类 A: 监督学习，无监督学习和强化学习 B: 监督学习，无监督学习和智能学习 C: 监督学习，控制学习和强化学习 D: 控制学习，无监督学习和智能学习