6.9 机器学习（一） 专业术语集

1.样本：一条数据
2.特征：要分析的字段
3.标签：要的结果
4.训练集：模型训练时的集合
5.测试集：测试模型的集合
算法分类：
1.有监督学习：有特征有标签
2.无监督学习：有特征无标签
（注：监督指是否有数据能验证机器的学习结果，相当于考试对答案）
3.半监督：少量有标签大量无标签（部分有答案）
机器学习建模流程：
1.数据加载
2.数据预处理
3.特征工程:1.特征的提取2.特征的预处理3.特征降维4.特征选择5.特征组合
4.模型训练
5.模型评估
6.模型预测
模型拟合问题
1.欠拟合
2.过拟合
3.正好拟合

拟合回归线：
让尽可能多的点在线上并使其余点尽可能分布在线的两侧