问答题为什么机器学习和数据挖掘的分类问题可以利用信息论原理？
问答题
为什么机器学习和数据挖掘的分类问题可以利用信息论原理？
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在关于数据挖掘的描述，正确的是______。A．数据挖掘可以支持人们进行决策B．数据挖掘可以对任何数据进行C．数据挖掘与机器学习是同一的D．数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大A．B．C．D．
数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务，可将其分为(63)。A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等
在机器学习概念中,有监督学习、无监督学习和强化学习三大类典型方法。下列学习任务属于无监督学习的是( )。 A.根据样本数据，采用分类算法，训练分类器B.根据样本数据，进行回归分析C.将未知类别的一组数据，采用聚类方法，分成不同的组D.机器人在报考环境中，自主学习掌握行走方法
传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习，其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型，称为分类,标签为连续的类型,称为什么？（)A、给定标签B、离散C、分类D、回归
基于机器学习的系统跟基于人工识别的系统有什么差异？（）A、机器学习系统节省人力，更自动化B、机器学习比较适合排序、简单逻辑判断C、机器学习比较适合复杂的聚类和分类算法D、机器学习可以从海量的数据中获取经验，而不受限于具体维度
学习的分类：(1)我国心理学家的分类：知识的学习、技能的学习、行为规范的学习(2)加涅学习层次分类：信号学习、刺激---反应学习、连锁学习、言语联结学习、辨别学习、概念学习、规则和原理学习、解决问题学习
传统的机器学习方法包括监督学习.无监督学习和半监督学习，其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型，称为分类，标签为连续的数字，又称为什么呢？ (1.0分) [单选.] A. 给定标签 B. 离散 C. 分类 D. 回归