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取景

這個模組會探討如何將工作架構做為機器學習的框架，並涵蓋在各種機器學習 (ML) 方法中所使用的許多基本詞彙。

視框

什麼是 (監督) 機器學習？

機器學習系統學習

如何結合輸入

來產生實用的預測結果

查看從未見過的資料

術語：標籤和功能

標籤是我們正在預測的變數
- 通常由變數 y 表示

術語：標籤和功能

標籤是我們正在預測的變數
- 通常由變數 y 表示
「特徵」是說明資料的輸入變數
- 通常由變數 {x₁, x₂, ..., x_n} 表示

術語：範例與模型

「範例」是特定的資料例項，x
已加上標籤的範例含有 {features, label}：(x、y)
- 用於訓練模型
未加上標籤的範例含有 {features, ?}：(x、?)
- 用於針對新資料進行預測

術語：範例與模型

「範例」是特定的資料例項，x
已加上標籤的範例含有 {features, label}：(x、y)
- 用於訓練模型
未加上標籤的範例含有 {features, ?}：(x、?)
- 用於針對新資料進行預測
模型會將範例對應至預測標籤：y'
- 由內部參數定義，已學習到

機器學習簡介 (3 分鐘)

重要機器學習術語

除非另有註明，否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權，程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。

上次更新時間：2022-09-27 (世界標準時間)。