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【简答题】

监督学习与非监督学习的区别。

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第1题

[简答题] 试说明用监督学习与非监督学习两种方法对道路图像中道路区域的划分的基本做法，以说明这两种学习方法的定义与它们间的区别。

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第2题

[多选题] 以下属于机器学习的是（）

A、监督式学习 B、非监督式学习 C、半监督式学习 D、强化学习

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第3题

[单选题] （）有跟环境进行交互，从反馈当中进行不断的学习的过程。

A、监督学习 B、非监督学习 C、强化学习 D、线性回归

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第4题

[简答题] 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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第5题

[单选题] 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、非监督学习 C、强化学习 D、线性回归

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第6题

[单选题] 在自动驾驶中，AI需要不断地通过路面信息来调整开车的决策，这种处理模式适合用（）来训练出合理的策略。

A、监督学习 B、非监督学习 C、强化学习 D、弱化学习

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第7题

[判断题] 监督分类与非监督分类的共同点在于都利用训练场地来获取先验的类别知识。

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第8题

[单选题] 通常情况下，学习支持服务分为（）。

A、学术性支持服务与非学术性支持服务 B、情感服务与非情感服务 C、技术服务与非技术服务

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第9题

[简答题] 对一副道路图像，希望把道路部分划分出来，可以采用以下两种方法： 1．在该图像中分别在道路部分与非道路部分画出一个窗口，把在这两个窗口中的象素数据作为训练集，用Fisher准则方法求得分类器参数，再用该分类器对整幅图进行分类。 2．将整幅图的每个象素的属性记录在一张数据表中，然后用某种方法将这些数据按它们的自然分布状况划分成两类。因此每个象素就分别得到相应的类别号，从而实现了道路图像的分割。试问以上两种方法哪一种是监督学习，哪个是非监督学习？

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