正答3
解説
正解は3です。
機械学習の代表的な3分類である、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の違いを問う問題です。
教師あり学習は、入力と正解（ラベル）を組にしたデータで学習し、未知のデータの正解を予測できるようにする方法です。
【選択肢別解説】
1：× 行動の善しあしを得点（報酬）で与え、得点が最大になる方策を学ぶのは強化学習です。
正解のデータを直接示すわけではありません。
2：× 利用者の挙動データの出現頻度から次の挙動を推論するのは、統計的な予測の説明です。
正解を示して学ばせる教師あり学習の定義には当たりません。
3：○ 正解のデータを示したり誤りを指摘したりして学習させ、未知のデータの正誤を判断できるようにするのが教師あり学習です。
分類や回帰が代表例です。
4：× 正解を示さずに統計的性質からパターンを判定したり、クラスタリングしたりするのは教師なし学習です。
【ポイント】
正解ラベルがあれば教師あり、なければ教師なし、報酬を手掛かりに試行錯誤するなら強化学習と区別します。
クラスタリングは、教師なし学習の代表例としてよく問われます。