機器學習-1 基本概念
一、訓練集和測試集
訓練集(training set/data)/訓練樣例(training examples)：用來進行訓練，也就是產生模型或者算法的數據集。
測試集(testing set/data)/測試樣例(testing examples)：用來專門進行測試已經學習好的模型或者算法的數據集。
二、特征向量
特征向量(features vector)：屬性的集合，通常用一個向量來表示，附屬於一個實例。
註意：這裏的特征向量不是指線性代數中的特征向量。
標記(label)： 實例類別的標記。用於監督學習。
正例(positive example)：例如標記中的“正確”。
反例(negative example)：例如標記中的“錯誤”。
機器學習-1 基本概念
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