以下是一些常见的机器学习术语及其解释：

  • 算法 (Algorithm): 机器学习中的算法是一系列用于解决特定问题的步骤或规则。例如，线性回归、决策树、神经网络等。

  • 特征 (Feature): 特征是数据集中的某个属性或变量，用于训练模型。例如，在图像识别任务中，像素值可以是一个特征。

  • 模型 (Model): 模型是机器学习算法的输出，用于对数据进行分类、回归或其他任务。

  • 训练 (Training): 训练是机器学习过程中使用数据集来调整模型参数的过程。

  • 测试 (Testing): 测试是使用未参与训练的数据集来评估模型性能的过程。

  • 验证 (Validation): 验证是使用训练数据集的一部分来调整模型参数的过程，以避免过拟合。

  • 过拟合 (Overfitting): 过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳的情况。

  • 欠拟合 (Underfitting): 欠拟合是指模型在训练数据和新数据上表现都不好的情况。

  • 交叉验证 (Cross-validation): 交叉验证是一种评估模型性能的方法，通过将数据集分成多个部分，轮流使用它们作为训练集和测试集。

  • 深度学习 (Deep Learning): 深度学习是一种机器学习技术，使用多层神经网络来学习数据中的复杂模式。

机器学习模型

更多关于机器学习的资源，请访问本站机器学习教程。