( )是数据集中每个特征向量都有一个标记,使用标记的训练数据来推断一个功能的学习任务。
A: 监督学习
B: 非监督学习
C: 强化学习
D: 半监督学习
A: 监督学习
B: 非监督学习
C: 强化学习
D: 半监督学习
举一反三
- （ ）让学习系统自动地对大量未标记数据进行利用，以辅助少量有标记数据进行学习。 A: 强化学习 B: 半监督学习 C: 无监督学习 D: 监督学习
- 有监督学习是指用已经做过标记的数据来训练分类器，无监督学习是指用类别未知的数据来训练分类器，半监督学习介于两者之间，即部分数据做标记部分数据未做标记
- 强化学习和监督学习、无监督学习的区别（ ）。 A: 强化学习根据延迟奖励学习策略 B: 监督学习带有标签 C: 无监督学习没有标签 D: 强化学习使用未标记的数据
- 在（）下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果。 A: 监督式学习 B: 无监督式学习 C: 强化学习 D: 半监督式学习
- 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，它可以综合使用大量的没有标记数据和少量的有标记的数据来共同进行学习。 A: 正确 B: 错误