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文章目录基本概念样本、特征、标签、数据集测试集和训练集(Training and Test Sets)有监督与无监督分类和回归模型、策略、学习算法过拟合与欠拟合参数注意：需要区分的概念：参数、超参数、样本、特征、标签测试集和训练集的划分方法留出法交叉验证评价指标均方误差错误率和精确率查准率、查全率、F1ROC和AUC 基本概念 样本、特征、标签、数据集 以下引自西瓜书。 要进行机器学习，先要有数据...