在人工智能领域，我们来详细分析这个问题，特别是关于“监督学习”的定义。 A. **让计算机在没有标签的数据上进行学习**：这个选项描述的是无监督学习（Unsupervised Learning）的特点，而不是监督学习。在无监督学习中，数据没有标签或目标输出，计算机需要自行发现数据中的模式或结构。 B. **让计算机通过观察人类行为来学习**：这个描述并不直接对应于监督学习、无监督学习或任何其他明确的学习类型。它可能涉及到模仿学习（Imitation Learning）或强化学习（Reinforcement Learning）的某些方面，但并非监督学习的核心定义。 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**：这正是监督学习的定义。在监督学习中，计算机被提供了一组带有已知标签（或目标输出）的训练数据。通过学习这些数据，计算机能够学会如何预测或分类新的、未见过的输入数据。 D. **让计算机自我生成数据并进行学习**：这个选项描述了一种非常特殊的学习场景，它可能涉及到生成对抗网络（GANs）或其他类型的生成模型，但并不直接对应于监督学习的定义。在监督学习中，数据是由外部提供的，而不是由计算机自我生成的。 综上所述，与“监督学习”的定义最符合的是C选项：“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”。
