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机器学习可以分为有监督学习和()学习。

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第1题

根据训练方法不同,机器学习的算法可以分为四大类: 、无监督式学习、半监督学习和强化学习。
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第2题

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、有标签的非监督学习

B、有标签的监督学习

C、无标签的非监督学习

D、无标签的监督学习

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第3题

按照训练样本提供的信息以及反馈方式的不同,将机器学习算法分为监督学习、无监督学习和( )。
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第4题

传统的机器学习算法可以分为哪三类?()
A、监督学习

B、无监督学习

C、半监督学习

D、强化学习

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第5题

根据反馈的不同,机器学习方法可以分为( )等。

A、监督学习(supervised learning)

B、无监督学习(unsupervised learning)

C、强化学习(reinforcement learning)

D、深度学习(deep learning)

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第6题

机器学习算法分为有监督学习和无监督学习,基于这些算法的建模都面临着过拟合的问题,请回答:(1)有监督学习和无监督学习的区别?(2)什么是过拟合?(3)过拟合产生的原因是什么?(4)过拟合产生的解决方法是什么?
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第7题

下列说法中错误的是_____。

A、机器学习可以分为监督学习、非监督学习以及半监督学习

B、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

C、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

D、监督学习包括对有标签和无标签样本的学习

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第8题

关于机器学习说法有误的:

A、机器学习就是有监督学习

B、机器学习分为有监督和无监督等

C、机器学习需要数据集

D、只有有监督学习需要数据集

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