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基本术语
数据集：由数据组成的集合
示例/样本：对于每条数据记录，关于一个事件或对象的描述
属性/特征：反应事件或者对象在某方面的表现或性质的事项，例如“色泽”“根蒂”“敲声”
属性值：属性上的取值，例如“青绿”“乌黑”
属性空间/样本空间/输入空间：属性张成的空间，例如把“色泽”“根蒂”“敲声”作为三个坐标轴，则它们张成一个用于描述西瓜的三维空间，每个西瓜都可在这个空间中找到自己的坐标位置
特征向量：属性空间中每个点所对应的坐标向量
一般地，令
表示包含m个示例的数据集，每个实例由d个属性描述，则每个实例
是d维样本空间
中的一个向量，
，其中
是
在第j个属性上的取值，d称为样本
的“维数”
学习/训练：从数据中学得模型的过程
训练数据：训练过程中使用的数据，其中每个样本称为一个“训练样本”
训练集：训练样本组成的集合
假设：关于数据的某种潜在的规律的学得模型
真相/真实：潜在规律本身
有时将模型称为“学习器”，可看做学习算法在给定数据和参数空间上的实例化
标记：关于实例结果的信息
样例：拥有了标记信息的实例
一般用
表示第i个样例
来源：CSDN
作者：free迷茫
链接：https://blog.csdn.net/qq_42966160/article/details/103771941