Machine Learning机器学习术语记录

news/2024/10/30 9:34:20/

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标签 label

特性 features

样本

模型 model

回归与分类


标签 label

标签是指我们要预测的内容,即简单线性回归中的 y 变量。标签可以是小麦的未来价格、图片中显示的动物类型、音频剪辑的含义,也可以是其他任何信息。

特性 features

特征是输入变量,即简单线性回归中的 x 变量。一个简单的机器学习项目可能会使用单个功能,而更复杂的机器学习项目可以使用数百万个功能,如下所示:

样本

样本是指数据的特定实例:x。(我们将 x 显示为粗体,表示它是一个矢量。)

我们将示例分为两类:

  • 有标签样本
  • 无标签样本

有标签样本同时包含特征和标签。具体来说:

 labeled examples: {features, label}: (x, y)

  无标签样本包含特征,但不包含标签。具体来说:

  unlabeled examples: {features, ?}: (x, ?)

使用有标签样本训练模型后,我们便会使用该模型来预测无标签样本的标签。

举例:在垃圾邮件检测器示例中,

有标签样本是指用户明确标记为“垃圾邮件”或“不是垃圾邮件”的电子邮件。

特性是指项目中的多个功能,这些功能可能包括:

  • 电子邮件文字中的字词
  • 发件人的地址
  • 发送电子邮件的时间
  • 电子邮件中包含词组“一种奇怪的技巧”。

无标签样本是用户尚未添加标签的新电子邮件。

模型 model

模型定义了特征和标签之间的关系。例如,垃圾内容检测模型可能会将某些功能与“垃圾内容”紧密关联。我们重点介绍模型生命周期的两个阶段:

  • 训练train是指创建或学习模型。也就是说,您向模型展示有标签样本,让模型逐渐学习特征与标签之间的关系。

  • 推断表示将经过训练的模型应用于无标签样本。也就是说,使用经过训练的模型做出有用的预测 (y')。例如,在推理期间,您可以针对新的无标签样本预测 medianHouseValue

回归与分类

回归模型可预测连续值。例如,回归模型做出的预测可回答如下问题:

  • 加利福尼亚州一栋房子的价值是多少?

  • 用户点击此广告的可能性有多大?

分类模型可预测离散值。例如,分类模型做出的预测可回答如下问题:

  • 指定的电子邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件?

  • 这是狗、猫还是仓鼠的图片?


http://www.ppmy.cn/news/516265.html

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