下列不属于有监督机器学习的典型方法的是
A.聚类
B.K近邻算法
C.决策树算法
D.支持向量机
- · 有4位网友选择 C,占比40%
- · 有3位网友选择 B,占比30%
- · 有2位网友选择 D,占比20%
- · 有1位网友选择 A,占比10%
A.聚类
B.K近邻算法
C.决策树算法
D.支持向量机
A、如果一个属性对于所有样本都没有区分能力,那么对于决策毫无用处
B、单一支持向量机模型本身是针对多分类问题的算法
C、K近邻算法中,K值的选择,不会对分类结果有很大影响
D、属性在决策树中的位置不同,并不会影响决策树的效率
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
A、强化学习与监督学习没有区别
B、强化学习认为,计算机单纯通过感知环境,与环境交互,并且从交互中获得评价反馈,就可以适应所处的环境
C、强化学习的整个过程形成一个“闭环”
D、与无监督学习相比,强化学习中环境所提供的“奖励”实际上就是监督信号
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