监督学习需要有大量标注好的数据集来对模型进行训练。

神经网络的学习方法主要有监督学习、非监督学习、()。 下列说法中错误的是__。A.半监督学习是一种将有监督学习和无监督学习相结合的学习方法B.监督学习包括对有标签和无标签样本的学习C.机器学习可以分为监督学习、非监督学习以及半监督学习D.无监督学习是在样本数据没有标记的情况下，挖掘出数据内部蕴含的关系（） 下列哪个模型属于无监督学习（）。 分类技术是一种监督学习，即使用已知类别的训练数据建立分类模型的方法，常用的分类技术包括（） AlphaGo通过深度监督学习+深度强化学习+大数据+TPU进行学习（） 监督学习的主要特点是要在训练模型时提供给学习系统训练样本以及样本对应的类别标签 以下方法不属于监督学习模型（） 以下属于监督学习的模型和方法包括（ ）。 为进行分类模型的训练和性能评价，需要将输入的标注数据划分为 （） 有监督学习从非标签化的数据及中进行预测（） 监督学习的学习数据既有特征（feature），也有标签（label）。 以下哪种方法不属于于监督学习模型（） 以下哪种方法不属于有监督学习模型（） 监督学习和非监督学习的划分依据是（ ） 出头教育: 使用自适应学习技术来提取异常行为的特征，需要对训练数据集进行学习以得出行为模式的检测技术是 机器学习按学习范式可分为监督学习、无监督学习和深度学习（ ） 下列数据挖掘方法中，属于监督学习的有（）。   深度学习算法可以分为监督学习和非监督学习两类（） 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（） 有监督学习的核心是聚类，无监督学习的核心是分类。（ ）