请简要说明机器学习中的监督学习和非监督学习的区别。 反馈 收藏 有用 解析 解答答:监督学习是指通过已有的标记数据集来训练模型,从而能够根据输入数据进行预测或分类。而非监督学习则是指在没有标记的数据集中寻找数据的结构和模式,通过聚类和降维等技术进行数据分析。监督学习需要有标签的数据作为输入和输出的对应...
关于机器学习分类中的监督学习和非监督学习,描述不正确的是哪项?A.分类属于监督学习,即给出学习样本的同时指定样本类别;B.聚类属于非监督学习,即给出学习样本时未指定样本类
监督式学习和非监督式学习只是常见的机器学习分类,除了这两种之外,还有半监督式学习、强化学习等学习方式。 监督式学习的模型优劣及应用场景很好理解。模型优劣评价方面,输入X变量值后,通过机器学习算法构建模型得到y变量拟合值,将它与y变量实际值进行对比,即可检验模型的优劣。应用场景方面,比如根据目标客户的基本信息、...
百度试题 结果1 题目在机器学习领域中,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. 有标签的监督学习 B. 有标签的非监督学习 C. 无标签的监督学习 D. 无标签的非监督学习 相关知识点: 试题来源: 解析 A
对于监督学习需要train有label的数据。比如,为了进行classification,需要首先标记将用于培训模型的数据,对于...
关于机器学习,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、监督学习包括对有标签和无标签样本的学习 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、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 点击查看...
下列说法中错误的是__。A.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B.监督学习包括对有标签和无标签样本的学习C.机器学习可以分为监督学习、非监督学习以及半监督学习D.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()
不同于Siri这样的语音助手,ChatGPT是一种基于“生成式预先训练转换器”生成自然语言文本的机器学习模型。作为ChatGPT核心的GPT模型,已经在通过互联网获取的非常大的文本语料库上进行了训练。此外,ChatGPT使用监督学习和强化学习进行了微调。通过监督学习,ChatGPT创建者可以输入语言模型和预期的答案,从而...
出版书籍《机器学习入门到实践——MATLAB实践应用》一书中的实例程序。涉及监督学习,非监督学习和强化学习。(code for book "Machine Learning Introduction & action in MATLAB") - huiwenzhang/ml-in-action
非监督类机器学习算法比如生成算法目前在前沿科学领域开始有越来越多的应用。本报告简要介绍其在求解薛定谔方程和重离子碰撞中异常检测方面的应用。作为对量子物理的一个统一和更基础的描述,费曼路径积分把对物理量的估计转化为量子系统对各种可...