下面对回归和分类的描述不正确的是（)。

A.两者都是监督学习的方法

B.多项逻辑斯蒂回归模型也被称为softmax函数

C.两者都可被用来完成多类分类任务

D.逻辑斯帝回归是监督学习，多项逻辑斯蒂回归模型是非监督学习

A.都是深度学习的学习算法

B.都不需要标注信息

C.都需要标注数据

D.都是人工智能的学习算法

A.回归分析

B.半监督学习

C.无监督学习

D.有监督学习

A.有监督学习

B.无监督学习

C.半监督学习

D.回归分析

A.线性回归分析是一种浅层学习方法

B.K-means聚类是一种浅层学习方法

C.包含了若干隐藏层的前馈神经网络是一种深度学习方法

D.浅层学习仅能实现线性映射、深度学习可以实现非线性映射

A.是一种端到端学习的方法

B.是一种无监督学习的方法

C.实现了非线性映射

D.隐含层数目大小对学习性能影响不大

A.无监督学习

B.以上都不是

C.监督学习

D.半监督学习

A.深度学习的训练样本是有标签的,而强化学习没有

B.深度学习的学习过程是静态的,而强化学习是动态的

C.深度学习解决的更多是感知问题,强化学习解决的主要是决策问题

D.深度学习部分有有监督学习和无监督学习之分,强化学习无此分类

A.评估学习方式、有标注信息学习方式、端到端学习方式

B.评估学习方式、端到端学习方式、端到端学习方式

C.有标注信息学习方式、端到端学习方式、端到端学习方式

D.无标注学习、有标注信息学习方式、端到端学习方式

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