题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
（）输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。
A.监督式学习
B.非监督式学习
C.半监督式学习
D.半监督式学习
提问人：网友qqcc135
发布时间：2022-01-07
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A.监督式学习
B.监督式学习
C.半监督式学习
D.强化学习
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第2题
神经网络模型是数据挖据中常见的一种模仿人类思维方式的机器学习算法模型，在用于预测分析时，先需要通过一个较小规模的“样本”数据“学习”出输入与输出之间可能存在的某种关系模式，从而建立预测模型。类似这种机器学习算法，又被称为_________，其中用到的“样本”数据一般被称为_______。
A.无监督学习 训练数据
B.监督学习 测试数据
C.监督学习 训练数据
D.无监督学习 测试数据
第3题
（）建立一个学习过程，输入数据被称为“训练数据”，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。
A.监督式学习
B.监督式学习
C.半监督式学习
D.强化学习
第4题
机器学习和数据科学间是存在交集的。例如，逻辑回归可以用来研究关系，也可以用来做预测。我们可以将数据科学和机器学习想象成一个“谱”，较容易解释的模型更靠近数据科学一侧，“黑箱”模型则更靠近机器学习一侧。
第5题
对于具体的评价过程，其往往采用（)基本步骤来实现移动学习的人工智能评价。
A.搜集大数据——分析学习模型——输入学习建议
B.输出大数据——构建学习模型——输入学习建议
C.输出大数据——构建学习模型——输出学习建议
D.搜集大数据——构建学习模型——输出学习建议
第6题
以下说法不正确的是
A、无监督学习模型的性能评价和模型解释与有监督学习模型没有大的区别。
B、有监督学习模型需要有标签数据
C、无监督学习模型不需要有标签数据
D、有监督学习模型都分为模型的训练和模型的应用两个阶段，前一阶段利用有标签数据建立模型，后一阶段则在标签未知的数据上应用模型来预测标签。
第7题
（）中，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。
A.监督式学习
B.监督式学习
C.半监督式学习
D.强化学习
第10题
对于深度学习说法正确的是：（）
A.通过构建多隐层的模型和海量训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性
B.“深度模型”是手段，“特征学习”是目的
C.强调了模型结构的深度，通常有5-10多层的隐层节点
D.与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内在信息
