在博客中写出的名词解释主要是从这里查询得到的，这是个Google旗下的网站。

特征 (feature）

在进行预测时使用的输入变量。

标签 (label)

在监督式学习中，标签指样本的“答案”或“结果”部分。有标签数据集中的每个样本都包含一个或多个特征以及一个标签。例如，在房屋数据集中，特征可能包括卧室数、卫生间数以及房龄，而标签则可能是房价。在垃圾邮件检测数据集中，特征可能包括主题行、发件人以及电子邮件本身，而标签则可能是“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。

样本 (example)

数据集的一行。一个样本包含一个或多个特征，此外还可能包含一个标签。另请参阅有标签样本和无标签样本。

有标签样本 (labeled example)

包含特征和标签的样本。在监督式训练中，模型从有标签样本中学习规律。

基准 (baseline)

一种简单的模型或启发法，用作比较模型效果时的参考点。基准有助于模型开发者针对特定问题量化最低预期效果。

监督式机器学习 (supervised machine learning)

根据输入数据及其对应的标签来训练模型。监督式机器学习类似于学生通过研究一系列问题及其对应的答案来学习某个主题。在掌握了问题和答案之间的对应关系后，学生便可以回答关于同一主题的新问题（以前从未见过的问题）。请与非监督式机器学习进行比较。

非监督式机器学习 (unsupervised machine learning)

训练模型，以找出数据集（通常是无标签数据集）中的规律。

非监督式机器学习最常见的用途是将数据分为不同的聚类，使相似的样本位于同一组中。例如，非监督式机器学习算法可以根据音乐的各种属性将歌曲分为不同的聚类。所得聚类可以作为其他机器学习算法（例如音乐推荐服务）的输入。在很难获取真标签的领域，聚类可能会非常有用。例如，在反滥用和反欺诈等领域，聚类有助于人们更好地了解相关数据。

非监督式机器学习的另一个例子是主成分分析 (PCA)。例如，通过对包含数百万购物车中物品的数据集进行主成分分析，可能会发现有柠檬的购物车中往往也有抗酸药。

请与监督式机器学习进行比较。