自编码是非监督学习类算法。（）

深度学习不同于机器学习，没有非监督类算法。（）

对于“无监督学习”任务，研究最多、应用最广的是聚类。（)

机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。（)

中类职业的内容结构包含了编码、中类名称、中类简述和所含小类编码及名称。（)

Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法。（)

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。（）

职业分类中，小类、细类（职业)的编码均为1位数码。（)

《建筑信息模型分类和编码标准》（GBT51269－2017)中规定分类对象编码由表编码、大类代码、中类代码、小类代码、细类代码组成，其中表编码与分类对象编码之间用“／”连接。（)

数据和特征决定了机器学习算法的上线，而模型和算法只是不断逼近这个上限而已。（）

在监督学习任务中，使用一个神经网络A数据进行分类，假设类的数量是2，则该神经网络输出层中的神经元的数量为2。（）