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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，系统讲解了机器学习的基本术语。数据集中的每个西瓜记录称为样本，描述样本的维度如色泽、根蒂等称为属性，预测目标"好瓜"称为标记。机器学习任务主要分为分类（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（检验效果），学习方式分为监督学习（有标记指导）和无监督学习（自主探索）。通过生活实例练习，读者可快速掌握这些核心概念，为后续学习奠定基础。
——来自博客 https://blog.csdn.net/2301_76297596/article/details/157939374
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