机器学习:今天的草莓甜不甜?

标签是什么?特征是什么?

过拟合是什么?泛化又是什么?

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要让机器学会认识世界,首先要有数据。

像是要判断草莓甜不甜,就要先收集一些关于草莓的数据。

比如个头较小、色泽鲜艳、质地柔软的草莓是甜的;

个头较大,色泽较浅,质地较硬的草莓是酸的。

在机器学习中,大小、色泽和质地被称为特征(Feature)较小,鲜艳、较软是对应的属性值(attribute value)酸和甜则被称为标签(label)

机器学习,就是找到特征与标签之间的关系,来判断草莓是不是甜的。

通过数据学得模型的过程就是我们常说的学习(learning),也被称为训练(training)

不过在学习过程中,有时太过认真的认识已有的草莓,会造成无法判断其他草莓甜不甜的状况,这种状况被称为「过拟合」

往往我们希望学得的模型能很好的认识新的草莓,这种能力被称为「泛化」

一般来说,训练样本越多,模型的泛化能力就越好,就越能准确判断新草莓是不是甜的。

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