请分别给出有监督学习、无监督学习和半监督学习的定义

当谈论机器学习（Machine Learning）时，通常会涉及三种不同类型的学习方式：有监督学习、无监督学习和半监督学习。

有监督学习（Supervised Learning）是指在给机器输入数据时，同时也给机器输入该数据所对应的正确答案或标签，使机器能够通过学习这些输入数据和正确答案之间的关系来预测未知数据的标签。有监督学习的目标是让机器通过学习已知数据的模式和规律，预测出未知数据的标签。例如，分类问题和回归问题就是典型的有监督学习问题。

无监督学习（Unsupervised Learning）是指在给机器输入数据时，没有给出数据的标签或答案，机器需要通过自己的学习来发现数据中的模式和规律。无监督学习的目标是让机器自己发现数据的内在结构，例如聚类、异常检测和降维等问题就是典型的无监督学习问题。

半监督学习（Semi-Supervised Learning）是指在给机器输入数据时，只有部分数据有标签或答案，而大部分数据没有标签或答案。半监督学习的目标是让机器通过学习已知数据和部分未知数据之间的关系，来预测未知数据的标签。半监督学习是介于有监督学习和无监督学习之间的一种学习方式，可以在有限的标注数据集上实现更好的表现。