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1.样本#xff08;示例#xff09;
2.属性
3.属性值
4.属性空间
5.样本空间
6.学习#xff08;训练#xff09;
7.数据集
8.测试
9.假设
10.学习器
11.标记
12.样例
13.标记空间#xff08;样例空间#xff09;
14.分类与回归
15.有监督学习、无监督…目录
1.样本示例
2.属性
3.属性值
4.属性空间
5.样本空间
6.学习训练
7.数据集
8.测试
9.假设
10.学习器
11.标记
12.样例
13.标记空间样例空间
14.分类与回归
15.有监督学习、无监督学习
16.真相
17.聚类
18.未见样本
19.未见分布
20.泛化能力 1.样本示例
描述一个事件或者对象的数据。例如我的设计一个洋娃娃的数据如下
(肤色白皮肤 眼睛颜色蓝眼睛 头发颜色金色)这条数据就是一个样本或者叫做示例。
特征向量我们把肤色、眼睛颜色、头发颜色看成坐标轴这一组值对应一个坐标因此我们也可以把样本示例叫做特征向量一个样本对应的所有特征组成的向量称为特征向量。
2.属性
表示事件或者事物的特征我们称为属性。例如肤色、眼睛颜色、头发颜色。
3.属性值
属性的值我们称为属性值。例如白皮肤、蓝眼睛、金色。
4.属性空间
是由所有属性组成的空间通常每个维度对应一个属性。在属性空间中每个样本都可以被表示为一个点。
5.样本空间
是所有样本组成的集合每个样本在样本空间中是唯一的。样本空间的维度取决于属性的数量。
6.学习训练
我们根据数据生成模型的过程就可以称为训练或者是学习。在这个过程中模型通过学习样本中的模式或规律来进行预测或分类。
7.数据集
所有数据组成的集合数据集包括70%训练集20%验证集10%测试集。训练过程中使用的数据称为训练数据每一个样本称为训练样本。
8.测试
模型训练结束后测试模型效果的过程。
9.假设
学习的模型具有的某种潜在规律我们称为假设。假设通过调整模型参数进行表达。
假设你想训练一个模型来预测明天的天气。你有过去一年每天的天气数据包括温度、湿度、风速等。为了让机器学习模型从这些数据中学到规律你可能会做出一个假设比如说
天气的变化与温度和湿度有关。如果温度升高湿度降低那么明天可能是晴天。
在这个例子中你的假设是一种对天气变化规律的猜测。你认为温度和湿度是影响天气的关键因素。机器学习模型在训练过程中会尝试调整参数使得这个假设能够对过去的数据有很好的解释并且在未见过的数据上能够进行准确的预测。
总的来说假设是机器学习中用来表示我们对数据规律的一种猜测或假定。这个假设在训练模型时起着重要的作用因为它指导模型学习数据中的模式和关系。
10.学习器
模型被称为学习器。因为模型就是通过学习经验从而对于新情况进行预测。
11.标记
样例的输出结果。例如上述样例的中国人洋娃娃、美国人洋娃娃。
12.样例
有标记信息的样本称为样例。
13.标记空间样例空间
所有有标记信息的集合。
14.分类与回归
学习任务分为分类和回归问题。分类问题是由离散值组成的eg:中国人洋娃娃、美国人洋娃娃如果是输出的是连续的值eg:0.37、0.65这种就是回归问题。
分类问题又分为二分类和多分类二分类又分为正类和负类反类。
15.有监督学习、无监督学习
根据数据有无标记信息将模型的训练过程分为有监督学习和无监督学习。
16.真相
在进行模型训练时你给模型提供的标准答案。它对新样本进行预测并于标准答案进行比较验证是否准确。
真相详解:机器学习里面的Ground Truth是什么意思-CSDN博客
17.聚类
根据数据的分布结构进行自动分组一般用于无监督学习。
18.未见样本
模型在训练时没有见过的样本我们称为未见样本我们在同时使用未见样本来测试模型的泛化能力。
19.未见分布
模型在训练过程中没有见过的分布被称为未见分布通常出现未见分布会使得模型性能下降。
20.泛化能力
模型在训练时模型对于未出现过的数据进行准确预测的能力。对于不同样本得预测结果都比较准确我们称为该模型泛化能力好。
