中文分词原理及工具
什么是（监督式）机器学习？简单来说，它的定义如下：
- 机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测。
下面我们来了解一下机器学习的基本术语。
标签
在简单线性回归中，标签是我们要预测的事物，即 y 变量。标签可以是小麦未来的价格、图片中显示的动物品种、音频剪辑的含义或任何事物。
特征
在简单线性回归中，特征是输入变量，即 x 变量。简单的机器学习项目可能会使用单个特征，而比较复杂的机器学习项目可能会使用数百万个特征，按如下方式指定：
{x1,x2,…xN}
在垃圾邮件检测器示例中，特征可能包括：
- 电子邮件文本中的字词
- 发件人的地址
- 发送电子邮件的时段
- 电子邮件中包含“一种奇怪的把戏”这样的短语。
样本
样本是指数据的特定实例：x。（我们采用粗体 x 表示它是一个矢量。）我们将样本分为以下两类：
- 有标签样本
- 无标签样本
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