监督学习和无监督学习是机器学习中两种常见的学习方法它们之间的主要区别在于训练数据和学习目标。正确吗？

是正确的。

监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要方法，它们之间的主要区别在于训练数据和学习目标。

监督学习使用有标签的训练数据，其中每个样本都有一个已知的标签或输出。学习目标是根据输入数据预测其相应的输出。监督学习的目标是通过训练模型来最小化预测输出与真实标签之间的差异，以使模型能够对未知数据进行准确的预测。

无监督学习使用无标签的训练数据，其中每个样本没有已知的标签或输出。学习目标是从数据中发现隐藏的结构、模式或关系。无监督学习的目标是通过学习数据的内在结构来推断出数据的特征或分布，以便对数据进行聚类、降维或异常检测等任务。

因此，监督学习和无监督学习在训练数据和学习目标上存在明显的区别。