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[主观题]

有监督学习是分类器从有类别标签的训练集中学习到具体的分类决策规则的学习模式。

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第1题

决策树分类器采用有监督学习模式。
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第2题

非监督分类一般包括()、分类器选择与优化、影像分类、类别定义与类别合并、分类后处理、结果验证6个步骤

A.分类器选择与优化

B.类别定义与类别合并

C.训练样本选择

D.影像分析

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第3题

从标签化训练数据集中推断出函数的机器学习任务是()

A、有监督学习

B、无监督学习

C、强化学习

D、半监督学习

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第4题

下列选项中属于决策树分类器的特点的是?

A、有监督学习方法

B、无监督学习方法

C、速度快,分类决策规则明确

D、需选择分支后两个子节点纯度最高的特征作为一个节点的测试特征

E、未考虑特征间的相关性

F、分类无偏性好,但容易发生过拟合

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第5题

监督分类一般包括类别定义与特征判别、 ()、分类器选择与优化、影像分类、分类后处理、结果验证 6个步骤。
A.分类其选择与优化

B.类别定义与类别合并

C.训练样本选择

D.影像分析

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第6题

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、有标签的非监督学习

B、有标签的监督学习

C、无标签的非监督学习

D、无标签的监督学习

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第7题

根据是否需要分类人员事先提供已知类别及其训练样本,对分类器进行( ),可将遥感图像分类方法划分为( )和( )。

A、训练 硬分类 软分类

B、选择 监督分类 非监督分类

C、训练 监督分类 非监督分类

D、选择 硬分类 软分类

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第8题

以下说法正确的是()

1.一个机器学习模型,如果有较高准确率,总是说明这个分类器是好的

2.如果增加模型复杂度,那么模型的测试错误率总是会降低

3.如果增加模型复杂度,那么模型的训练错误率总是会降低

4.我们不可以使用聚类“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

A.1

B.2

C.3

D.1and3

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第9题

以下关于无监督学习说法错误的是

A、聚类算法中,同一类别内部样本的相似度较低

B、自动编码器常应用于图像抗噪和数据降维

C、聚类算法中,不同类别之间样本不交叉

D、与有监督学习相比,无监督学习更接近人类学习的过程

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第10题

机器学习可以分为有监督学习和( )学习。
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