在机器学习中,监督学习与无监督学习的区别是A. 无监督学习用于分类问题,监督学习用于回归问题B. 监督学习需要标签数据,无监督学习不需要C. 无监督学习需要标签数据,监督学习不需要D. 监督学习用于分类问题,无监督学习用于回归问题

监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要类型。监督学习需要标签数据，即每个训练样本都有一个已知的输出值，用于训练模型。无监督学习则不需要标签数据，其目标是通过未标记的数据发现数据的内在结构或模式。因此，监督学习和无监督学习的主要区别在于是否需要标签数据。