在人工智能领域，“监督学习”的准确定义是关于如何训练机器学习模型的一种方法。我们可以根据这个定义来分析各个选项： A. **让计算机在没有标签的数据上进行学习**：这个描述更接近于无监督学习（Unsupervised Learning），在无监督学习中，数据集中的数据没有标签或分类信息，模型需要自行发现数据中的结构或模式。因此，A选项不正确。 B. **让计算机通过观察人类行为来学习**：这个描述更接近于强化学习（Reinforcement Learning）或模仿学习（Imitation Learning），其中模型通过观察或与环境互动来学习，但通常不是通过带有明确标签的数据集。因此，B选项也不符合监督学习的定义。 C. **让计算机在带有标签的数据集上进行学习，以预测或分类新的输入数据**：这正是监督学习的核心定义。在监督学习中，模型通过带有标签（即“答案”或“分类”）的数据集进行训练，学习如何将输入数据映射到相应的输出标签。训练完成后，模型可以应用于新的、未标记的数据，以进行预测或分类。因此，C选项是正确的。 D. **让计算机自我生成数据并进行学习**：这个描述并不直接对应于任何一种典型的机器学习范式。虽然有些方法（如生成对抗网络GANs）会涉及到生成数据，但这并不是监督学习的核心特征。在监督学习中，数据集通常是预先给定的，而不是由模型生成的。因此，D选项不正确。 综上所述，正确答案是C：“让计算机在带有标签的数据集上进行学习，以预测或分类新的输入数据”。
