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有监督学习是一种机器学习技术,它使用已知数据集和标签来构建模型,以预测新数据的未知标签。它涉及到训练和测试数据,以及一个标签,以表示正确的结果。
自监督学习是一种机器学习技术,它使用未标记数据,以发现数据集内的内在结构。它不需要标签数据,可以从原始数据中自动提取知识,具有很强的泛化能力。
无监督学习是一种机器学习技术,它可以在没有标签的情况下对数据进行分类、聚类或发现规律。它可以从原始数据中提取有用的信息,无需人工干预。
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