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（）

有监督学习的核心是聚类，无监督学习的核心是分类。（ ） 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 监督学习需要有大量标注好的数据集来对模型进行训练。 A于机器来说通过'学习'一些预先设置的属性值/特征进行物体类别分类从而完成分类的机器学习方式是无监督学习。 监督学习和非监督学习的划分依据是（ ） GAN是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一（） GAN是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。 根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为监督学习。 监督学习是从标注数据中学习预测模型的机器学习问题。() 以下关于无监督学习说法错误的是：: 与有监督学习相比，无监督学习更接近人类学习的过程 聚类算法中，不同类别之间样本不交叉 聚类算法中，同一类别内部样本的相似度较低 自动编码器常应用于图像抗噪和数据降维 以下属于监督学习中的分类问题的是（） 监督学习的学习数据既有特征（feature），也有标签（label）。 根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。 支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的（） 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（ ） PageRank算法是图数据上的无监督学习方法。() 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（） AlphaGo通过深度监督学习+深度强化学习+大数据+TPU进行学习（） 神经网络的学习方法主要有监督学习、非监督学习、()。