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无监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求的性能;监督学习用于处理末被分类标记的样本集。
A、正确
B、错误
发布时间:
2024-12-20 17:16:53
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(
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答案:
B
相关试题
1.
无监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求的性能;监督学习用于处理末被分类标记的样本集。
2.
监督学习可以处理无标记数据。
3.
模型可以分类有监督学习模型,无监督学习模型和半监督学习模型。( )
4.
实质上无监督学习是一个分类的过程。
5.
聚类任务是有监督学习还是无监督学习?
6.
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。
7.
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。
8.
分类模型通常是通过无监督学习产生的,根据已知的对象的类别和其具体特征的数据,通过训练产生由特征判断类别的规则。
9.
支持向量机 SVM 是一种监督学习算法,主要用于分类问题。
10.
无监督学习的代表是()。
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