机器学习基础概念详解：从入门到应用

在机器学习领域，掌握基础概念是理解复杂模型和应用场景的关键。本文将以简洁的方式介绍机器学习的核心概念，帮助读者快速构建知识框架。

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一、数据集的划分：训练集、验证集与测试集

1. 训练集（Training Set）

• 用途：用于模型训练，通过调整模型参数学习数据规律

• 特点：通常占数据总量的60-70%

• 示例：用历史房价数据训练模型预测未来价格

2. 验证集（Validation Set）

• 核心作用：模型调优与超参数选择

• 应用场景：在不同学习率下选择表现最佳的模型

• 占比：通常10-20%

3. 测试集（Test Set）

• 关键作用：最终性能评估

• 注意事项：必须与训练集完全隔离

• 典型占比：15-20%

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二、特征与标签：模型的输入与输出

特征（Features）

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