有關機器學習的種類，下列敘述何者正確？
A半監督式學習：所有受測資料都有標註的情況下，進行猜測與佐證各50%進行學習
B強化式學習：訓練過程中模型會加入正負反饋機制幫助提升預測精準度正確答案
C非監督式學習：機器學習模型必須依照受測內容中所標註之特徵進行自我學習
D監督式學習：機器學習模型在無標註下自行學習受測內容並預測結果是否正確
答案與詳解
逐選項解析
A半監督式學習：所有受測資料都有標註的情況下，進行猜測與佐證各50%進行學習✕ 易錯陷阱
半監督式學習是結合「少量有標註」與「大量無標註」資料，並非所有資料皆有標註，也無50%猜測佐證之說。
B強化式學習：訓練過程中模型會加入正負反饋機制幫助提升預測精準度✓ 正確
C非監督式學習：機器學習模型必須依照受測內容中所標註之特徵進行自我學習✕ 易錯陷阱
非監督式學習處理的是「無標註」資料，由模型自行尋找隱藏結構或分群，而非依賴已標註之特徵進行學習。
D監督式學習：機器學習模型在無標註下自行學習受測內容並預測結果是否正確✕ 易錯陷阱
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