以下关于监督学习和无监督学习的说法中，正确的是（）。

以下关于监督学习和无监督学习的说法中，正确的是（）。

A、无监督学习与监督学习需要借助人工标签和反馈等信息

B、无监督学习没有明确的目的，而监督学习目的明确

C、无监督学习与监督学习都属于预测学习

D、无监督学习很难量化模型的学习效果。监督学习能够根据结果来衡量效果

正确答案：BCD

选项A

错误原因：监督学习需要借助人工标签信息，模型基于有标记的数据（即已知输入和对应的正确输出）进行训练。例如在图像分类任务中，训练数据集中的每一张图像都标记了对应的类别（如猫、狗等）。然而，无监督学习处理的是没有标记的数据，并不依赖人工标签和反馈等信息，其目标是发现数据中的模式、结构或潜在规律，如聚类算法将数据点划分成不同的组，使得同一组内的数据点具有相似性。所以A选项错误。

选项B

监督学习目的明确：监督学习旨在找到一个函数，使其能够尽可能准确地从输入映射到输出，以预测新数据的标签。例如预测患者是否患病，目标清晰。

无监督学习目的相对不那么明确：它试图在数据中发现潜在的结构和模式，但不像监督学习那样有一个明确的预定义的目标输出。例如在聚类中，只是将相似的数据归为一类，但事先并不知道这些类具体代表什么意义。所以B选项正确。

选项C

监督学习属于预测学习：监督学习通过对有标签数据的学习，建立模型来预测新数据的标签或数值，例如预测明天的天气状况（分类）或预测股票价格（回归）。

无监督学习也属于预测学习：虽然无监督学习没有明确的标签，但它可以根据发现的数据模式对新数据进行预测。例如，在聚类中，根据已有的聚类模式判断新数据点属于哪个聚类类别；在异常检测中，依据学习到的正常数据模式预测新数据是否为异常数据。所以C选项正确。

选项D

监督学习能够根据结果来衡量效果：因为监督学习有明确的标签，所以可以通过比较预测结果与真实标签来量化模型的学习效果，常用的指标有准确率、召回率、均方误差等。例如在二分类任务中，可以计算预测正确的样本数占总样本数的比例（准确率）来衡量模型性能。

无监督学习很难量化模型的学习效果：无监督学习没有明确的标签作为参考，难以用一个通用的、直观的指标来衡量其学习效果。例如在聚类任务中，很难确定一种聚类方式是否是“正确”的，不同的聚类评价指标可能会给出不同的结果，而且这些指标往往依赖于具体的应用场景。所以D选项正确。