什么是機器學習

機器學習是一種人工智能（AI）的方法，通過讓計算機從數據中學習并自我改進。它基于數據模型，通過算法來解決預測、分類、聚類等問題，而特征和標簽是構建這些模型的基礎。

什么是特征

特征是輸入數據的某種定量表示，它們是從原始數據中提取出來，用于表征數據的屬性。例如，在處理圖像數據時，特征可能包括像素值、顏色、紋理等；在處理文本數據時，特征可能包括單詞頻率、句子長度等。選擇合適的特征是機器學習任務中的關鍵一步，因為模型的性能在很大程度上取決于特征的選擇。

什么是標簽

標簽是我們希望模型預測的目標變量。在監(jiān)督學習中，每個樣本都有一個或多個相應的標簽。例如，在圖像分類任務中，標簽可能是圖片的類別；在回歸任務中，標簽可能是一個連續(xù)的數值。標簽提供了模型在訓練過程中的“反饋”，模型會根據標簽調整其預測，以減小預測和真實標簽之間的差異。

特征和標簽在機器學習中的作用

特征和標簽構成了機器學習問題的基礎：使用特征來預測標簽。模型在訓練過程中學習到如何利用特征來做出較好的預測。這種學習過程通常需要大量的標注數據，即已知特征和對應標簽的數據。然后，訓練得到的模型可以用于預測新的、未標注的數據。

延伸閱讀

特征工程

特征工程是指使用專業(yè)知識來創(chuàng)建能夠改進機器學習算法性能的特征的過程。這可能包括選擇有用的特征、創(chuàng)建新的特征，或者將現(xiàn)有特征轉化為更適合機器學習算法的形式。雖然深度學習的發(fā)展使得可以直接從原始數據中學習特征，但在許多問題上，好的特征工程仍然可以顯著提高模型的性能。