1.基本术语

• 数据集
  1）训练集：用于训练模型的数据
  2）验证集：用于调节超参数的数据
  3）测试集：用于苹果模型性能的数据
• 样本：
  数据集中的一条数据
• 特征：
  数据集中一列反映事件或对象在某方便的表现和性质的事项
• 特征向量：
  将样本的所有特征表示为向量的形式
• 标签：
  监督学习中每个样本的结果信息，也叫：目标值
• 模型：
  一个机器学习算法和训练后的参数集合，用于预测或分类
• 参数：
  模型通过训练学习到的值，例如线性回归中的权重和偏置
• 超参数：
  由用户设置的参数，不能通过训练自动学习，例如学习率、正则化系数等