回归是一种无监督学习，分类是有监督学习（）

A.回归是一种无监督学习、分类学习是有监督学习

B.在回归分析中，学习得到一个函数将输入变量映射到连续输出空间

C.两者均是学习输入变量和输出变量之间潜在关系模型

D.在分类模型中，学习得到一个函数将输入变量映射到离散输出空间

A.回归是一种无监督学习、分类学习是有监督学习

B.两者均是学习输入变量和输出变量之间潜在关系模型

C.在分类模型中，学习得到一个函数将输入变量映射到离散输出空间

D.在回归分析中，学习得到一个函数将输入变量映射到连续输出空间

A.分类

B.回归

C.无监督学习

D.上述都不对

A.机器学习可分为监督学习、无监督学习和强化学习

B.监督学习的特性是训练数据有标注

C.回归问题是一种重要的无监督学习问题

D.强化学习的简单理解就是根据环境反馈，自动调节自身行为

A.监督学习是对有标签数据集进行学习

B.监督学习可以分为回归和分类

C.在回归问题中，预测的是一个连续值

D.聚类是一种典型的监督学习

A.监督学习是对有标签数据集进行学习

B.监督学习可以分为回归和分类

C.在回归问题中，预测的是一个连续值

D.聚类是一种典型的监督学习

A.回归和分类算法均属于有监督学习

B.有监督学习是从标签化训练数据集中推断出模型的机器学习任务

C.主成分、聚类、决策树是无监督学习

D.对于监督学习中的分类问题，数据偏斜不能过于严重，不同类别的数据数量不要有数个数量级的差距

A.线性回归的输出是离散的分类结果

B.线性回归是一种有监督学习算法

C.线性回归模型能够通过梯度下降策略训练

D.线性回归能够求解直线（或超平面）拟合问题

A.有监督学习(分类问题)

B.无监督学习

C.高级话题

D.有监督学习(回归问题)