神经网络的学习方法主要有监督学习、非监督学习、()。

人工神经网络的无监督学习，根据网络输出的相似特征将输入信息进行分组聚集 有监督学习的核心是聚类，无监督学习的核心是分类。（ ） 监督学习与无监督学习从原理上来讲最根本的区别是（） 中国大学MOOC: 下面对强化学习、有监督学习和无监督学习描述正确的是（ ） “过拟合”只在监督学习中出现，在非监督学习中，没有“过拟合”，这是() 无监督学习算法包括 中国大学MOOC: 下列关于有监督学习和无监督学习的说法中正确的是？ 以下方法不属于监督学习模型（） 下列方法属于有监督学习的有（） 下列方法属于有监督学习的与（） 下列无监督学习算法是（）。 监督学习的特点是？ 聚类是有监督学习（） 监督学习一般包括（） 机器学习按学习形式可分为（）（）和半监督学习。   在有监督学习中，我们如何使用聚类方法()1.我们可以先创建聚类类别，然后在每个类别上用监督学习分别进行学习 以下属于监督学习的模型和方法包括（ ）。 下列数据挖掘方法中，属于监督学习的有（）。   下列属于无监督学习的是() 决策树属于无监督学习（）