（）中，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。
A: 监督式学习
B: 监督式学习
C: 半监督式学习
D: 强化学习
A: 监督式学习
B: 监督式学习
C: 半监督式学习
D: 强化学习
举一反三
- （）输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。 A: 监督式学习 B: 非监督式学习 C: 半监督式学习 D: 半监督式学习
- 在（）下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果。 A: 监督式学习 B: 无监督式学习 C: 强化学习 D: 半监督式学习
- 给获取的数据打上标签，再让模型进行学习训练的方法属于（）。 A: 强化学习 B: 半监督学习 C: 监督学习 D: 无监督学习
- 企业数据应用的场景一般使用的学习方式是（ ）。 A: 监督式学习 B: 半监督式学习 C: 无监督式学习 D: 强化学习
- 在半监督学习方式下，输入数据没有被标识，这种学习模型可以用来进行建模和预测。