以下是机器学习中常见的一些术语，帮助您更好地理解这一领域：

1. 模型（Model）

模型是机器学习中的核心概念，它表示了数据之间的关系和规律。常见的模型有线性回归、决策树、神经网络等。

2. 特征（Feature）

特征是描述数据的基本属性，用于构建模型。例如，在图像识别任务中，像素值可以是一个特征。

3. 标签（Label）

标签是用于训练和评估模型的参考值。例如，在分类任务中，标签可以是“猫”或“狗”。

4. 算法（Algorithm）

算法是解决特定问题的步骤。在机器学习中，算法用于学习数据中的规律，并将其应用于新的数据。

5. 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。这通常是由于模型过于复杂，无法很好地泛化到新的数据。

6. 泛化（Generalization）

泛化是指模型在新的、未见过的数据上表现良好的能力。

7. 交叉验证（Cross-validation）

交叉验证是一种评估模型性能的方法，通过将数据集划分为训练集和验证集，多次训练和评估模型，以获得更准确的性能估计。

8. 优化器（Optimizer）

优化器用于调整模型参数，以最小化损失函数。常见的优化器有随机梯度下降（SGD）和Adam。

9. 集成学习（Ensemble Learning）

集成学习是一种利用多个模型进行预测的方法。通过组合多个模型的预测结果，可以提高预测的准确性和稳定性。

10. 深度学习（Deep Learning）

深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层神经网络来学习数据中的复杂模式。

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