以下是一些常见的机器学习术语及其解释：
机器学习 (Machine Learning): 机器学习是一种使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。
算法 (Algorithm): 算法是一系列用于解决特定问题的步骤或规则。
模型 (Model): 模型是根据数据构建的数学或统计表示，用于预测或分类。
特征 (Feature): 特征是用于描述数据点的属性或变量。
分类 (Classification): 分类是一种预测任务，其中模型将数据点分配到不同的类别。
回归 (Regression): 回归是一种预测任务，其中模型预测一个连续值。
神经网络 (Neural Network): 神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型。
深度学习 (Deep Learning): 深度学习是神经网络的一种，具有多个隐藏层。
训练 (Training): 训练是向模型提供数据并调整其参数的过程。
验证 (Validation): 验证是使用未参与训练的数据来评估模型性能的过程。
测试 (Testing): 测试是使用独立数据集来评估模型性能的过程。
过拟合 (Overfitting): 过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳。
欠拟合 (Underfitting): 欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上表现都不好。
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