機器學習導論——概念學習

一、概念學習 是指從有關某個布爾函數（是或否）的輸入輸出訓練樣例中推斷出該布爾函數 二、訓練集/訓練樣例 用來進行訓練，也就是產生模型或算法的數據集 三、測試集/測試樣例 （通常只知道特徵，用來進行預測）用來專門進行測試已經學習好的模型或算法的數據集 四、特徵向量 屬性的集合，通常用一個向量來表示，附屬於一個實例 五、標記：c(x)，實例類別的標記 六、分類 目標標記爲類別型數據 七、迴歸 目標標

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