笔者邀请您，先思考：
1 你熟悉和理解机器学习那些专业术语？举例说明
分类器
将未标记的实例映射到类的程序或函数称为分类器。
混淆矩阵
混淆矩阵，也称为关联表或错误矩阵，用于可视化分类器的性能。
矩阵的列表示预测类的实例，行表示实际类的实例。(注意:也可以反过来。)
对于二进制分类，表有两行两列。
例如：
这意味着分类器在42个案例中正确地预测了为男性，并错误地预测了8个男性案例为女性。它正确地预测了32例女性，18例被错误地预测为男性而不是女性。
正确度（错误率）
准确性是一种统计度量，定义为分类器所做的正确预测的数除以分类器所做的预测的总和。
我们前面例子中的分类器正确地预测了42个男性实例和32个女性实例。
因此，可以通过以下方法计算精度:
正确度=(42 32)/(42 8 18 32)
这是0.72
假设我们有一个分类器，它总是预测“女性”。在这种情况下，我们的准确度为50%。
我们将展示所谓的准确性悖论。
垃圾邮件识别分类器由以下混淆矩阵描述:
该分类器的精度为(4 91)/ 100，即95%。
下面的分类器只预测“ham”，并且有同样的准确性。
这个分类器的准确度为95%，即使它根本不能识别任何垃圾邮件。
Precision and Recall
Accuracy: (TN TP)/(TN TP FN FP)
Precision: TP/(TP FP)
Recall: TP/(TP FN)
监督式学习
机器学习程序同时给出输入数据和相应的标签。这意味着学习数据必须事先由人类标记。
无监督学习
学习算法没有标签。算法必须计算出输入数据的簇。
强化学习
计算机程序与它的环境进行动态交互。这意味着程序接收到积极和/或消极的反馈，以改进性能。
原文链接： https://www.python-course.eu/machine_learning_terminology.php
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