标签

标签是我们要预测的事物，即简单线性回归中的 y 变量。标签可以是小麦未来的价格、图片中显示的动物品种、音频剪辑的含义或任何事物。

特征

特征是输入变量，即简单线性回归中的 x 变量。简单的机器学习项目可能会使用单个特征，而比较复杂的机器学习项目可能会使用数百万个特征，按如下方式指定：

x1,x2,…xN
在垃圾邮件检测器示例中，特征可能包括：

  • 电子邮件文本中的字词
  • 发件人的地址
  • 发送电子邮件的时段
  • 电子邮件中包含“一种奇怪的把戏”这样的短语。

模型

模型定义了特征与标签之间的关系。例如，垃圾邮件检测模型可能会将某些特征与“垃圾邮件”紧密联系起来。我们来重点介绍一下模型生命周期的两个阶段：

  • 训练是指创建或学习模型。也就是说，向模型展示有标签样本，让模型逐渐学习特征与标签之间的关系。
  • 推断是指将训练后的模型应用于无标签样本。也就是说，使用经过训练的模型做出有用的预测 (y')。例如，在推断期间，您可以针对新的无标签样本预测 medianHouseValue。

回归与分类

回归模型可预测连续值。例如，回归模型做出的预测可回答如下问题：

  • 加利福尼亚州一栋房产的价值是多少？
  • 用户点击此广告的概率是多少？