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什么是参数估计，非参数估计，监督学习，无监督学习？

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发布时间：2021-07-20

更多“什么是参数估计，非参数估计，监督学习，无监督学习？”相关的问题

第1题

有特征，无标签的机器学习是()

A.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2题

监督学习与非监督学习的区别。

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第3题

最小二乘参数估计具有参数估计无偏、一致性的特性（）

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第4题

机器学习算法主要包括二种：监督学习和非监督学习。（)

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第5题

现在机器学习的方法有（)。

A.深度学习

B.监督/半监督学习

C.实践学习

D.强化学习

E.无监督学习

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第6题

传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习，其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型，称为分类,标签为连续的类型,称为什么？()

A、给定标签

B、离散

C、分类

D、回归

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第7题

什么是假设检验？它与参数估计有什么不同？

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第8题

机器学习过程中，近似于人类的归纳推理式学习方式，被誉为“人工智能最有价值的地方”的学习方式是（)。

A.深度学习

B.机器学习

C.无监督学习

D.监督学习

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第9题

典型的“鸡尾酒会”问题中，提取出不同人说话的声音是属于

A.监督学习

B.线性回归

C.非监督学习

D.强化学习

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