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> 监督学习
"监督学习"相关考试题目
1.
有监督学习算法是有类别的训练
2.
对人脸好看程度评分,主要用的是监督学习的分类功能。()
3.
近邻法是一种有监督学习
4.
强化学习与监督学习和非监督学习相同。
5.
下列属于无监督学习的机器学习方法是（）？
6.
机器学习中下列算法属于无监督学习的是（ ）。
7.
KNN 是有监督学习.需要我们给出训练数据的分类标识。
8.
下列属于监督学习（supervised learning）的算法有（ ）
9.
监督学习的学习数据既有特征（feature），也有标签（label）。
10.
下列属于无监督学习的算法有 （）
11.
下列属于机器学习中的监督学习算法有哪些（ ）。
12.
机器学习可以分为有监督学习和（）学习。
13.
与有监督学习相比，下面哪些属于半监督学习的优势?
14.
以下哪些是机器学习的监督学习算法？（ ）
15.
( )不属于无监督学习任务。
16.
试说明用监督学习与非监督学习两种方法对道路图像中道路区域的划分的基本做法，以说明这两种学习方法的定义与它们间的区别。
17.
无监督学习实质是一个什么过程?
18.
按照训练的数据有无标签，可以将机器学习方法分为监督学习算法和无监督学习算法。
19.
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。( )
20.
以下哪些机器学习算法是有监督学习算法?
21.
监督学习、无监督学习、分类算法等可以使用Maxcompute MR实现。
22.
试探讨什么是监督学习和非监督学习,并给出自己的理解和分析
23.
按照训练的数据有无标签,可以将机器学习方法分为监督学习算法和无监督学习算法。
24.
数据挖掘算法基于学习的算法可分为e 监督的学习、无监督学习、半监督学习和______________。
25.
有监督学习的最大问题：标注数据稀缺、昂贵
26.
监督学习一般包括（）
27.
聚类分析会自动发现和告诉你应该分成多少个类，属于监督学习过程。
28.
神经网络属于有监督学习。
29.
简单地说,训练数据都有标签的学习是有监督学习,没有标签的学习是无监督学习,那么下列哪个属于无监督学习?
30.
监督学习的两个任务:()
31.
分类问题属于有监督学习任务
32.
下面关于有监督学习、无监督学习的描述错误的是
33.
关联和聚类属于无监督学习。（ ）
34.
回归和分类都是有监督学习问题。
35.
有监督学习：我们只给输入，然后让神经网络去寻找数据当中的规律
36.
你有很多用户, 打算写程序来检查每个用户的帐目。 对每个用户的帐目, 判断这个帐目是否被黑过。这是监督学习中的分类问题。
37.
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 。
38.
下列哪一项不是运用半监督学习的原因（）。
39.
下列( )算法是无监督学习的算法。
40.
下面哪些是监督学习的方法
41.
在有监督学习中，我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项， 然后再用监督学习分别进行学习
42.
如何区分可监督学习和无监督学习?你觉得有没有半监督学习?(25分)
43.
Kmeans聚类算法属于有监督学习中的一种。
44.
对于函数优化问题，监督学习的一般方法是先确定Loss Function，然后求梯度，使用随机梯度下降等方法更新参数
45.
下面对强化学习、监督学习和深度卷积神经网络学习的描述正确的是（ ）
46.
下列选项中，属于有监督学习的是？
47.
监督学习 - 网络招聘匹配度推理, K 近邻法,K=2时最有可能招聘成功的是 招聘 企业 与应聘人特征间距离 识别 A 20.5 B 18.7 C 19.2 D 115.2 E 117.4 F 118.9
48.
有3种主要类型的机器学习:监督学习、无监督学习和()学习,它们各有特点。
49.
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。
50.
有监督学习、无监督学习和半监督学习三者之间的关系与区别?
