题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
题目在监督学习中，关于训练集的说法，正确的是（）
A.训练集是一组输入数据
B.训练集是一组任意数据列表
C.训练集是一组标记过的输入输出对
D.训练集是一组输出数据
答案
C、训练集是一组标记过的输入输出对
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
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A.训练集是一组输入数据
B.训练集是一组任意数据列表
C.训练集是一组标记过的输入输出对
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C、训练集是一组标记过的输入输出对
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A.监督学习的监督体现在所有机器要处理的数据实现都要由人为定义好相应的类别,再对分类算法进行训练,最后得到可以使用的分类器
B.按照不同的学习理论划分,机器学习模型可以分为有监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习等不同类型
C.有监督学习的数据集有标签,无监督相比于有监督,没有训练过程,而是直接拿数据进行建模分析
D.在实际应用中,机器学习主要以无监督学习或半监督学习方式为主
A.机器学习的目标需求更注重于解决具体的问题
B.机器学习的类型可分为有监督、无监督和半监督学习
C.半监督学习使用的训练数据不需要标签
D.有监督学习能够依据学习到的知识对新的实例进行推测
A.机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能
B.机器学习根据学习模式，可以分为监督学习，无监督学习，强化学习
C.传统的机器学习，需要人工指定特征，需要人工定义规则
D.机器学习主要是从样本中训练函数，从数据中学习规则，规律
A.①②③
B.①②④
C.②③④
D.①②③④
A.特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程
B.它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限
C.特征工程在机器学习中占有非常重要的作用，一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。
D.特征提取是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。
A.增加训练集量
B.减少神经网络隐藏层节点数
C.删除稀疏的特征
D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核
A.增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率
B.增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率
C.减少网络层数，可能会减少测试集分类错误率
D.减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率
