监督学习和非监督学习：关键区别在于数据标签
这个说法是正确的。监督学习需要标记好的数据作为训练集，而非监督学习则不需要标记好的数据。在监督学习中，训练数据中每个样本都有一个已知的标签或输出，模型通过学习这些标签或输出来预测新的样本标签或输出。而在非监督学习中，模型需要自己发现数据中的结构和模式，没有已知的标签或输出。
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这个说法是正确的。监督学习需要标记好的数据作为训练集，而非监督学习则不需要标记好的数据。在监督学习中，训练数据中每个样本都有一个已知的标签或输出，模型通过学习这些标签或输出来预测新的样本标签或输出。而在非监督学习中，模型需要自己发现数据中的结构和模式，没有已知的标签或输出。
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