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知識來創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、創建新的特征，或者將現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。