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机器学习基本术语

常用符号表​

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基础术语​

数据描述​

机器学习的前提是需要有数据，针对数据的定义有以下几种概念：

  • 数据集(data set)：这组数据所组成的集合，用 D 表示；
  • 样本(sample) / 示例(instance)：数据集中的一个事件或对象的描述 ；
  • 样本空间(sample space)：又称之为输入空间，由所有样本组成的空间；
  • 属性(attribute) / 特征(feature)：反映事物或对象在某方面的表现或特性的事项；
  • 属性空间(attribute space)：所有属性张成的空间；
  • 特征向量(feature vector)：将所有属性构成一个做标准，则每个样本都能找到自己的坐标位置，由于空间的每个点对应一个坐标向量，因此样本又称为特征向量；