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[主观题]

以下说法不正确的是

A.有监督学习模型需要有标签数据#B.无监督学习模型不需要有标签数据#C.有监督学习模型都分为模型的训练和模型的应用两个阶段,前一阶段利用有标签数据建立模型,后一阶段则在标签未知的数据上应用模型来预测标签。#D.无监督学习模型的性能评价和模型解释与有监督学习模型没有大的区别。
答案
无监督学习模型的性能评价和模型解释与有监督学习模型没有大的区别。
更多“以下说法不正确的是”相关的问题

第1题

无监督学习不需要有标记的数据。
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第2题

下列关于有监督和无监督学习说法中,不正确的是()。

A.监督学习有明确的学习目标,而无监督学习没有

B.无监督学习与监督学习相比更加接近人类学习的过程

C.K近邻算法中无需对训练数据进行训练

D.监督学习训练数据的获得,需要专业人士进行标注

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第3题

有监督的机器学习可以分成与数据预处理,学习、模型评价和()四个阶段
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第4题

监督学习的主要特点是在训练模型时提供给学习系统训练样本以及样本对应的类别标签。
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第5题

下面关于有监督学习、无监督学习的描述错误的是

A.有监督学习是从有正确答案的样本集合中学习,即每个样本的分类标签(classification label)或者目标值(target value)已知

B.无监督学习的学习过程中也利用到了每个样本的分类标签(classification label)或者目标值(target value)

C.有监督学习中样本的ground truth指的是每个样本的真实分类标签(classification label)或者真实目标值(target value)

D.为了获得有监督学习中样本的真实分类标签(classification label)或者真实目标值(target value),某些情况下,可以采用人工专家标注的方法获得。

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第6题

监督学习在训练模型时提供给学习系统训练样本及对应的类别标签,下列不属于监督学习的算法是()

A.k-NN

B.K均值聚类法

C.支持向量机(SVM)

D.决策树

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第7题

数值预测与分类都属于有监督学习,解决问题的过程相同,都是先通过训练数据集进行学习,以得到一个模型然后利用模型进行预测。
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第8题

数值预测与分类都属于有监督学习,解决问题的过程相同,都是先通过训练数据集进行学习,以得到一个模型然后利用模型进行预测。
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第9题

下列说法中正确的说法个数是 机器学习的过程中首先需要收集样本数据,并且抽象表现出来。 机器学习中的样本数据可以是人工判断的经验条目数据 有监督学习中不需要所有训练样本都有明确的“答案” 无监督学习和有监督学习需要选取合适的参数来尽可能地靠近目

A.3

B.0

C.1

D.2

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第10题

下面哪几种机器学习的分类,完全不需要人工标注数据?()

A.无监督学习

B.强化学习

C.监督学习

D.半监督学习

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