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《机器学习基本术语大拆解 —— 用西瓜数据集逐个对应》
本文以西瓜数据集为例，系统拆解机器学习核心术语。数据集中的每个西瓜记录称为"样本"，描述西瓜的"色泽""根蒂"等维度是"属性/特征"，"好瓜"列则是"标记/标签"。机器学习任务分为分类（预测离散值）、回归（预测连续值）和聚类（无监督分组）。数据集需划分为训练集（学习规律）和测试集（验证效果）。监督学习利用标记数据训练，无监督学习则自行发现数据模式。通过将抽象概念与具体西瓜实例对应，帮助读者
——来自博客 https://blog.csdn.net/stubborn_stone_/article/details/157939055
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