分类模型通常是通过无监督学习产生的，根据已知的对象的类别和其具体特征的数据，通过训练产生由特征判断类别的规则。
错
举一反三
- 为了评价一个分类模型的性能，我们通常根据分类模型判断一组已知类别的对象的类别，这些已知类别的对象构成的数据集称为 。
- 【多选题】下列关于有监督学习和无监督学习的说法中正确的是？ A. 有监督学习要用到数据样本的类别标签，因此样本数据通常带有类别标签 B. 无监督学习在训练过程中也要用到数据样本的类别标签，因此样本数据通常带有类别标签 C. 有监督学习需要训练，并更新参数 D. 无监督学习通常也需要训练和更新参数
- 有监督学习是分类器从有类别标签的训练集中学习到具体的分类决策规则的学习模式。
- 分类是总结已有类别对象的特点，并根据这些特点，进行未知类别对象的类别预测的过程。又可称为无监督学习。
- 有监督学习是分类器从有类别标签的训练集中学习到具体的分类决策规则的学习模式。 A: 正确 B: 错误
内容
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就是根据有类别的数据提供的信息，来概括类别的主要特征，构建模型或者规则，根据该模型或者规则预测对象的类别。
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无监督学习是使用没有类别标签的训练集进行分类学习的学习模式。
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（ ）利用已知类别的样本，训练学习得到一个最优模型，使其达到所要求性能，再利用这个训练所得模型对未知数据进行分类。 A: 强化学习 B: 半监督学习 C: 无监督学习 D: 监督学习
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有监督学习是指用已经做过标记的数据来训练分类器，无监督学习是指用类别未知的数据来训练分类器，半监督学习介于两者之间，即部分数据做标记部分数据未做标记
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中国大学MOOC: 就是根据有类别的数据提供的信息，来概括类别的主要特征，构建模型或者规则，根据该模型或者规则预测对象的类别。