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多选题
用于监督分类的算法有()
A.
支持向量机
B.
决策树
C.
神经网络
D.
线性回归
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学科:
人工智能与信息社会
时间:
2024-09-18 08:48:33
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题目1
多选题
用于监督分类的算法有()
A. 支持向量机
B. 决策树
C. 神经网络
D. 线性回归
题目2
多选题
在强化学习中,主体和环境之间交互的要素有()
A. 状态
B. 动作
C. 回报
D. 强化
题目3
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
题目4
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
题目5
单选题
在Q-Learning中,所谓的Q函数是指()
A. 状态动作函数
B. 状态值函数
C. 动作值函数
D. 策略函数
题目6
单选题
Q函数Q(s,a)是指在一个给定状态s下,采取某一个动作a之后,后续的各个状态所能得到的回报的()
A. 期望值
B. 最大值
C. 最小值
D. 总和
题目7
单选题
在强化学习的过程中,学习率α越大,表示采用新的尝试得到的结果比例越(),保持旧的结果的比例越()
A. 大;小
B. 大;大
C. 小;小
D. 小;大
题目8
单选题
在ε-greedy策略当中,ε的值越大,表示采用随机的一个动作的概率越(),采用当前Q函数值最大的动作的概率越()
A. 大;小
B. 大;大
C. 小;小
D. 小;大
题目9
单选题
在强化学习过程中,()表示随机地采取某个动作,以便于尝试各种结果;()表示采取当前认为最优的动作,以便于进一步优化评估当前认为最优的动作的值
A. 探索;开发
B. 开发;探索
C. 探索;输出
D. 开发;输出
题目10
单选题
强化学习中,()主要探索未知的动作会产生的效果,有利于更新Q值,获得更好的策略
A. 探索
B. 开发
C. 输入
D. 输出
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