半监督学习中，无标签数据的数量远大于有标签数据的数量

A.机器学习可以分为监督学习、非监督学习以及半监督学习

B.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

C.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

D.监督学习包括对有标签和无标签样本的学习

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

A.对于监督学习任务，输入的数据必须含有类标签（label）

B.对于无监督学习任务，输入的数据可以没有类标签

C.监督学习从已标注（含有类标签）数据中训练模型

D.无监督学习可以生成数据的标注信息（如类标签）

A、无标签的无监督学习

B、无标签的监督学习

C、有标签的监督学习

D、有标签的无监督学习

A.有监督学习

B.无监督学习

C.强化学习

D.半监督学习

A、无监督学习模型的性能评价和模型解释与有监督学习模型没有大的区别。

B、有监督学习模型需要有标签数据

C、无监督学习模型不需要有标签数据

D、有监督学习模型都分为模型的训练和模型的应用两个阶段，前一阶段利用有标签数据建立模型，后一阶段则在标签未知的数据上应用模型来预测标签。

A、有标签的非监督学习

B、有标签的监督学习

C、无标签的非监督学习

D、无标签的监督学习

A、监督学习

B、无监督学习

C、半监督学习

D、强化学习