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题目:下列关于监督学习中分类问题的描述，正确的是（）。
题型:[单选题]
A.输入变星与输出变量均为变显序列，则称为分类
B.输出变量为有限个离散变量，则称为分类
C.若输入变量与输出变量均为连续变量，则称为分类
D.在分类问题中，输入变量与输出变量只能是连续的
参考答案:
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第1题
2、关于监督学习，下列描述中错误的是______
A.监督学习是对有标签数据集进行学习
B.监督学习可以分为回归和分类
C.在回归问题中，预测的是一个连续值
D.聚类是一种典型的监督学习
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第2题
2、关于监督学习，下列描述中错误的是______。
A.监督学习是对有标签数据集进行学习
B.监督学习可以分为回归和分类
C.在回归问题中，预测的是一个连续值
D.聚类是一种典型的监督学习
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第3题
11、下列关于有监督机器学习的算法中，说法正确的是
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
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第4题
下列关于有监督学习和无监督学习不正确的是（）
A.回归和分类算法均属于有监督学习
B.有监督学习是从标签化训练数据集中推断出模型的机器学习任务
C.主成分、聚类、决策树是无监督学习
D.对于监督学习中的分类问题，数据偏斜不能过于严重，不同类别的数据数量不要有数个数量级的差距
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第5题
1、下面关于支持向量机（SVM）的描述错误的是
A.是一种生成式模型
B.是一种监督式学习的方法
C.可用于多分类的问题
D.支持非线性的核函数
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第6题
1、下面关于支持向量机（SVM）的描述错误的是（）？
A.是一种生成式模型
B.是一种监督式学习的方法
C.可用于多分类的问题
D.支持非线性的核函数
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第7题
对于决策树的优点描述正确的是（）。
A.可读性强
B.分类速度快
C.只用于回归问题
D.是无监督学习
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第8题
下面关于有监督学习、无监督学习的描述错误的是
A.有监督学习是从有正确答案的样本集合中学习，即每个样本的分类标签（classification label）或者目标值（target value）已知
B.无监督学习的训练学习过程中也利用到了每个样本的分类标签（classification label）或者目标值（target value）
C.有监督学习中样本的ground truth指的是每个样本的真实分类标签（classification label）或者真实目标值（target value）
D.为了获得有监督学习中样本的真实分类标签（classification label）或者真实目标值（target value），某些情况下，可以采用人工专家标注的方法获得
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