訓練集：用來訓練，產生模型或者演算法的資料集
測試集：用來測試以及學習好的模型或者演算法的資料集，假設只知道特徵不知道結果，用模型得出的結果與已有的結果進行對比
特徵向量：屬性的集合，通常用向量來表示，與具體的例項有關。（影響結果的因素
有關）標記 label：對結果類別的標記
正例：正面的結果，比如：是
反例：反面的結果，比如：否
分類問題 classification：目標標記為類別型資料，比如：是或者否
回歸問題 regression：目標標記為連續型數值
有監督學習 supervised learning：訓練集有類別標記，即訓練時不知道標記（不知道結果）
無監督學習 unsupervised learning：無類別標記
半監督學習 semi-supervised learning： 有類別標記的訓練集+無類別標記的訓練集
機器學習步驟框架：
把資料拆分為訓練集和測試集
用訓練集和訓練集的特徵向量演算法訓練演算法
用學習好的演算法運用在測試集上來評估演算法
2基本概念 python深度機器學習
1.基本概念 訓練集，測試集，特徵值，監督學習，非監督學習，半監督學習，分類，回歸 2.概念學習 人類學習概念 鳥，車，計算機 定義 概念學習是指從有關某個布林函式的輸入輸出訓練樣例中推斷出該布林函式 3.例子 學習 享受運動 這一概念 小明進行水上運動，是否享受運動取決於很多因素 樣例 天氣溫度 ...
機器學習基本概念
什麼是學習？如果乙個系統能夠通過執行某個過程改進它的效能，這就是學習。赫爾伯特 西蒙 什麼是機器學習？對於某給定的任務 t 在合理的效能度量方案 p的前提下，電腦程式可以通過自主學習任務 t 的經驗 e 隨著提供合適，優質，大量的經驗 e 該程式對於任務 t的效能逐步提高。任務，經驗，效能 什麼是統...
機器學習基本概念
1.基本的概念 領域集 乙個任意的集合 集合中的例項是我們希望能夠貼上標籤的資料。的元素稱為例項。標籤集 學習器所追求的結果集合。可以為，器想要得到的最終資料。訓練資料 帶標籤的領域及元素集合，通常會組成乙個區域性聚合s，也叫作訓練集。2.機器學習的一般流程 採集資料 標記 訓練 得到 器 乙個學習...