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 （ ） 。
举一反三
- 机器学习模型：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
- 在机器学习领域中，按照数据有无标签分为监督学习和非监督学习，那么分类、回归任务属于（）. A: 有标签的监督学习 B: 无标签的非监督学习 C: 有标签的非监督学习 D: 无标签的监督学习
- 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，标签为连续的类型，称为什么？ A: 回归 B: 离散 C: 分类 D: 给定标签
- 传統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
- 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。请问如果标签为离散的类型,则称为分类;那么,标签为连续的类型,称为( )。 A: 给定标签 B: 离散 C: 分类 D: 回归