没有监督有什么后果，企业如果没有监督后果有哪些

本文目录一览

1，企业如果没有监督后果有哪些
2，工程没有监督号对工程最后会有什么影响吗
3，厨房烟道在建筑过程中不监督会造成什么样的后果
4，滴滴拒绝接受监督的危害处罚
5，什么是无监督学习

1，企业如果没有监督后果有哪些

消费者的权益得不到保证希望能帮到你，如果你的问题解决了，麻烦点一下采纳，谢

企业如果没有监督后果有哪些

2，工程没有监督号对工程最后会有什么影响吗

一切企业和人都以盈利最大化为准则呢，假如没监督肯定怎么省事怎么弄咯。后果就是豆腐渣咯。

工程没有监督号对工程最后会有什么影响吗

3，厨房烟道在建筑过程中不监督会造成什么样的后果

将很有可能会产生堵塞或倒灌的问题。烟道本身是公共福利，搞不好就变成公共垃圾。目前好烟道也少，万居算是其中最靠谱的一个。

降低水化热措施，如：竖向插管等等，一般1一根。如果不采取适当的降温措施很有可能出现开裂现象。

容易出现堵塞的现象吧，后期装油烟机有点麻烦。我家的油烟机是另外打的孔

厨房烟道在建筑过程中不监督会造成什么样的后果

4，滴滴拒绝接受监督的危害处罚

滴滴出行出现那么多安全事故的主要原因是，它一直拒绝接受政府的监管。什么叫数据接入监管就是这些网约车平台，所有司机和车辆的数据都要在交通厅有备份，一旦出了什么问题，交通厅可以第一时间找到车辆和驾驶员。根据《办法》的规定，它要把有关的数据实时、准确、无误地传输到交通部的监管平台。而滴滴从存在的那一天起，直到今天，一直以各种理由拒绝接入数据接受监管。特别是滴滴顺风车。这些问题不仅存在于广东省，全国各地亦是如此。正是因为没有交通部门的监管，各种犯罪行为频频在这个平台产生。目前为止，滴滴拒绝接受监督的危害中最突出的两个犯罪行为就是猥亵罪和故意杀人罪，如果滴滴依旧我行我素，这些犯罪行为将无法制止。那么这两个犯罪行为是怎么判决的呢滴滴拒绝接受监督的危害处罚：猥亵：（1）猥亵行为不构成犯罪时，可以依据治安处罚法第四十四条处罚：猥亵他人的，或者在公共场所故意裸露身体，情节恶劣的，处五日以上十日以下拘留；猥亵智力残疾人、精神病人、不满十四周岁的人或者有其他严重情节的，处十日以上十五日以下拘留。（2）构成犯罪时，以暴力、胁迫或者其他方法强制猥亵妇女或者侮辱妇女的，处五年以下有期徒刑或者拘役。聚众或者在公共场所当众犯前款罪的，处五年以上有期徒刑。猥亵儿童的，依照前两款的规定从重处罚。故意杀人罪：刑法第二百三十二条规定：“故意杀人的，处死刑、无期徒刑或者十年以上有期徒刑；情节较轻的，处三年以上十年以下有期徒刑”。

5，什么是无监督学习

无监督学习:设计分类器时候，用于处理未被分类标记的样本集目标是我们不告诉计算机怎么做，而是让它(计算机)自己去学习怎样做一些事情。非监督学习一般有两种思路。第一种思路是在指导Agent时不为其指定明确的分类，而是在成功时采用某种形式的激励制度。需要注意的是，这类训练通常会置于决策问题的框架里，因为它的目标不是产生一个分类系统，而是做出最大回报的决定。这种思路很好的概括了现实世界，Agent可以对那些正确的行为做出激励，并对其他的行为进行处罚。强化学习的一些形式常常可以被用于非监督学习，由于没有必然的途径学习影响世界的那些行为的全部信息，因此Agent把它的行为建立在前一次奖惩的基础上。在某种意义上，所有的这些信息都是不必要的，因为通过学习激励函数，Agent不需要任何处理就可以清楚地知道要做什么，因为它(Agent)知道自己采取的每个动作确切的预期收益。对于防止为了计算每一种可能性而进行的大量计算，以及为此消耗的大量时间(即使所有世界状态的变迁概率都已知)，这样的做法是非常有益的。另一方面，在尝试出错上，这也是一种非常耗费时间的学习。不过这一类学习可能会非常强大，因为它假定没有事先分类的样本。在某些情况下，例如，我们的分类方法可能并非最佳选择。在这方面一个突出的例子是Backgammon(西洋双陆棋)游戏，有一系列计算机程序(例如neuro-gammon和TD-gammon)通过非监督学习自己一遍又一遍的玩这个游戏，变得比最强的人类棋手还要出色。这些程序发现的一些原则甚至令双陆棋专家都感到惊讶，并且它们比那些使用预分类样本训练的双陆棋程序工作得更出色。一种次要的非监督学习类型称之为聚合(clustering)。这类学习类型的目标不是让效用函数最大化，而是找到训练数据中的近似点。聚合常常能发现那些与假设匹配的相当好的直观分类。例如，基于人口统计的聚合个体可能会在一个群体中形成一个富有的聚合，以及其他的贫穷的聚合。

无监督学习就是没有人检查，全靠自己自觉。

无监督学习(unsupervised learning):设计分类器时候，用于处理未被分类标记的样本集.最简单也最普遍的一类机器学习算法就是分类（classification）。对于分类，输入的训练数据有特征（feature），有标签（label）。所谓的学习，其本质就是找到特征和标签间的关系（mapping）。这样当有特征而无标签的未知数据输入时，我们就可以通过已有的关系得到未知数据标签。在上述的分类过程中，如果所有训练数据都有标签，则为有监督学习（supervised learning）。如果数据没有标签，显然就是无监督学习（unsupervised learning）了，也即聚类（clustering）。