關於監督式學習(Supervised Learning)，下列敘述何者有誤？
A函數的輸出可以是預測一個分類標籤或是一個連續的值
B訓練資料是由輸入及預期輸出所組成
C訓練資料過少時，可利用拔靴法(Bootstrap)進行修正
D主成分分析是典型的監督式學習方法正確答案
答案與詳解
逐選項解析
A函數的輸出可以是預測一個分類標籤或是一個連續的值分類vs迴歸✕ 錯誤
監督式學習分為分類(輸出類別標籤)與迴歸(輸出連續值)兩大類，敘述正確。
B訓練資料是由輸入及預期輸出所組成訓練資料結構✕ 錯誤
監督式學習的訓練資料由「輸入特徵X」與「對應標籤/預期輸出y」組成，敘述正確。
C訓練資料過少時，可利用拔靴法(Bootstrap)進行修正✕ 錯誤
D主成分分析是典型的監督式學習方法✓ 正確
立即註冊,看完整詳解
這題的完整詳解,註冊就能看 · 每天 2 題免費
- 完整逐選項解析
- 秒殺解題技巧與破題關鍵
- 關鍵知識表整理
- 陷阱與易錯提醒
- 同考點歷屆題庫連續刷題與錯題本
立即註冊觀看完整詳解 已有帳號?登入
