機器學習導論（二）

數據集 數據集的行----樣本 數據集的列----特徵 特徵組成的空間----特徵或屬性空間 組成屬性空間中的點----特徵或屬性向量 將數據集切分成訓練集和測試集 使用訓練集+算法構成模型解決實際問題 誤差： 絕對誤差 平方誤差 訓練誤差：訓練集 測試誤差：測試集 泛化誤差：新數據預測 對於非數值的特徵，需要進行特徵轉換，編碼方式有兩種：標籤編碼和獨熱編碼 注意：獨熱編碼需要將維度擴大 對二分類

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