机器学习术语

  1) 模型

   模型这一词语将会贯穿整个教程的始末，它是机器学习中的核心概念。你可以把它看做一个“魔法盒”，你向它许愿（输入数据），它就会帮你实现愿望（输出预测结果）。整个机器学习的过程都将围绕模型展开，训练出一个最优质的“魔法盒”，它可以尽量精准的实现你许的“愿望”，这就是机器学习的目标。

  2) 数据集

   数据集，从字面意思很容易理解，它表示一个承载数据的集合，如果说“模型”是“魔法盒”的话，那么数据集就是负责给它充能的“能量电池”，简单地说，如果缺少了数据集，那么模型就没有存在的意义了。数据集可划分为“训练集”和“测试集”，它们分别在机器学习的“训练阶段”和“预测输出阶段”起着重要的作用。

 3) 样本&特征

   样本指的是数据集中的数据，一条数据被称为“一个样本”，通常情况下，样本会包含多个特征值用来描述数据，比如现在有一组描述人形态的数据“180 70 25”如果单看数据你会非常茫然，但是用“特征”描述后就会变得容易理解，如下所示：

身高（cm）	体重（kg）	年龄
180	70	25

图1：样本&特征

   由上图可知数据集的构成是“一行一样本，一列一特征”。特征值也可以理解为数据的相关性，每一列的数据都与这一列的特征值相关。

  

4) 向量

   任何一门算法都会涉及到许多数学上的术语或者公式。在本教程写作的过程中也会涉及到很多数学公式，以及专业的术语，在这里我们先对常用的基本术语做一下简单讲解。

   第一个常用术语就是“向量”，向量是机器学习的关键术语。向量在线性代数中有着严格的定义。向量也称欧几里得向量、几何向量、矢量，指具有大小和方向的量。您可以形象地把它的理解为带箭头的线段。箭头所指：代表向量的方向；线段长度：代表向量的大小。与向量对应的量叫做数量（物理学中称标量），数量只有大小，没有方向。数据集中的每一个样本都是一条具有向量形式的数据。

  5) 矩阵

   矩阵也是一个常用的数学术语，你可以把矩阵看成由向量组成的二维数组，数据集就是以二维矩阵的形式存储数据的，你可以把它形象的理解为电子表格“一行一样本，一列一特征”表现形式如下：