本单元将探讨如何将任务构建为机器学习问题，并涵盖通过各种机器学习 (ML) 方法共享的许多基本词汇术语。
帧
什么是（监督式）机器学习？
机器学习系统学习
如何组合输入
生成有用的预测结果
前所未有的数据
术语：标签和功能
- 标签是我们要预测的变量
- 通常由变量 y 表示
术语：标签和功能
- 标签是我们要预测的变量
- 通常由变量 y 表示
- 特征是描述数据的输入变量
- 通常由变量 {x1, x2, ..., xn} 表示
术语：示例和模型
- 示例：数据的特定实例，即 x
- 有标签样本具有 {特征, 标签}：(x, y)
- 用于训练模型
- 无标签样本具有 {features, ?}：(x, ?)
- 用于对新数据进行预测
术语：示例和模型
- 示例：数据的特定实例，即 x
- 有标签样本具有 {特征, 标签}：(x, y)
- 用于训练模型
- 无标签样本具有 {features, ?}：(x, ?)
- 用于对新数据进行预测
- 模型将样本映射到预测标签：y'
- 由学习的内部参数定义