下面关于机器学习的说法中,正确的有()
A: 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
B: 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
C: 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
D: 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
A: 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
B: 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
C: 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
D: 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
举一反三
- 关于机器学习说法有误的： A: 机器学习需要数据集 B: 有监督学习需要数据集 C: 机器学习就是有监督学习 D: 机器学习分为有监督和无监督等
- 机器学习的类型有？ A: 半监督学习 B: 无监督学习 C: 有监督学习 D: 强化学习
- 机器学习方法如果按照使用训练数据的标签信息的情况，可以分为无监督学习、监督学习和（ ）。 A: 半监督学习 B: 启发式学习 C: 无教师学习 D: 有教师学习
- 学习没有标签的数据集的机器学习方法是?() A: 监督学习 B: 无监督学习 C: 半监督学习 D: 强化学习
- 机器学习模型按照可使用的数据类型分为监督学习和无监督学习两大类。数据集有（ ）的称为监督学习，如分类和回归，无标签的称为无监督学习，如 （ ） 。