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Machine Learning 相关术语以及算法比较

1. 定义

example我们要分类的数据,一般会是特征集合
feature:特征,表示每一项某个属性
numeric valu:连续数据
nominal or categorical value:表示label或者class。
classification:把example数据对应一个nominal value
regression:把example数据对应到一个numeric value
training set:已知目标值的数据,用来训练
validation set:已知目标值的数据,用来检验训练集的效果
test set:未知目标值的数据。需要做预测
neighbors:在特征空间中,训练集的某个example和测试集的某个相近
overfitting:训练的模型不仅仅学习了相关训练集特征而且还适应了无关特征
separable:相似的类会形成聚类在特征空间。
quantizing:把连续的值分割成相标签

参考

[1] Machine Learning Algorithm Comparisons


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