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[单选题]

聚类算法试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,该算法数据哪类学习方法?()

A.有监督学习

B.半监督学习

C.无监督学习

D.强化学习

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第1题

聚类试图将数据集中的样本划分为若干个相交的子集。()
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第2题

通过带有标签的数据生成一个函数(模型),将输入映射到合适的输出,例如分类等。该过程属于哪类学习方法?()

A.有监督学习

B.半监督学习

C.无监督学习

D.强化学习

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第3题

关于聚类的描述正确的是()。

A.聚类是一种非监督式学习

B.聚类是一种监督式学习

C.使用的数据不需要包含类别卷标

D.使用的数据需要包含类别卷标

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第4题

下面属于有监督学习的是?()

A.数据统计

B.分类

C.聚类

D.关联分析

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第5题

聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并,所以聚类算法试图找到数据的内在结构,以便按照最大的共同点将数据进行归类()
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第6题

深度学习不同于机器学习,没有非监督类算法。()
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第7题

自编码是非监督学习类算法。()
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第8题

有监督学习和无监督学习相比的一个区别在于,有监督学习需要A数据进行标识,无监督学习不用。()
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第9题

机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。()
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第10题

基于目标域标签来对迁移学习算法进行划分,下列选项中,描述正确的是?()

A.半监督迁移学习

B.基于标签的迁移学习

C.基于样本的迁移学习

D.基于特征的迁移学习

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