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通过上下文可判断出“样本”是指单个示例还是数据集

2018-08-15 09:44:07 | 来源:中培企业IT培训网

第1章绪  论有时整个数据集亦称一个“样本”,因为它可看作对样本空间的一个采样:
  通过上下文可判断出“样本”是指单个示例还是数据集.训练样本亦称“训练示例”(training instance)或“训练例”,学习算法通常有参数需设置,使用不同的参数值和(或)训练数据,将产生不同的结果,将“la bel”译为“标记”而非“标签”,是考虑到英文中“label”既可用作名词、也可用作动词.1.2基本术语要进行机器学习,先要有数据.假定我们收集了一批关于西瓜的数据,例如(色泽=青绿;根蒂=蜷缩;敲声=浊响),(色泽=乌黑;根蒂=稍蜷;敲声:沉闷),(色泽=浅白;根蒂=硬挺;敲声=清脆),……,每对括号内是一条记录,“=”意思是“取值为”,这组记录的集合称为一个“数据集”(data set),其中每条记录是关于一个事件或对象(这里是一个西瓜)的描述,称为一个“示例”(instance)或“样本”(sample).反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项,例如“色泽”“根蒂”“敲声”,称为“属性”(attribute)或“特征”(feature);属性上的取值,例如“青绿”“乌黑”,称为“属性值”(attribute value).属性张成的空间称为“属性空间”(attribute space)、“样本空间”(sample space)或“输入空间”,例如我们把“色泽”“根蒂”“敲声”作为三个坐标轴,则它们张成一个用于描述西瓜的三维空间,每个西瓜都可在这个空间中找到自己的坐标位置,由于空间中的每个点对应一个坐标向量,因此我们也把一个示例称为一个“特征向量”(feature vector).

标签: 机器学习

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