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