训练集、验证集和测试集 编辑
机器学习的普遍任务就是从数据中学习和构建数学模型，并且能够在将来遇到的数据上进行推理。用于构建最终模型的训练集、验证集和测试集通常有多个；在构建模型的不同阶段，通常有三种数据集：训练集、验证集和测试集。
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机器学习的普遍任务就是从数据中学习和构建数学模型，并且能够在将来遇到的数据上进行推理。用于构建最终模型的训练集、验证集和测试集通常有多个；在构建模型的不同阶段，通常有三种数据集：训练集、验证集和测试集。
机器学习的普遍任务就是从数据中学习和构建数学模型，并且能够在将来遇到的数据上进行推理。用于构建最终模型的训练集、验证集和测试集通常有多个；在构建模型的不同阶段，通常有三种数据集：训练集、验证集和测试集。
机器学习的普遍任务就是从数据中学习和构建数学模型，并且能够在将来遇到的数据上进行推理。用于构建最终模型的训练集、验证集和测试集通常有多个；在构建模型的不同阶段，通常有三种数据集：训练集、验证集和测试集。
机器学习的普遍任务就是从数据中学习和构建数学模型，并且能够在将来遇到的数据上进行推理。用于构建最终模型的训练集、验证集和测试集通常有多个；在构建模型的不同阶段，通常有三种数据集：训练集、验证集和测试集。
机器学习的普遍任务就是从数据中学习和构建数学模型，并且能够在将来遇到的数据上进行推理。用于构建最终模型的训练集、验证集和测试集通常有多个；在构建模型的不同阶段，通常有三种数据集：训练集、验证集和测试集。
机器学习的普遍任务就是从数据中学习和构建数学模型，并且能够在将来遇到的数据上进行推理。用于构建最终模型的训练集、验证集和测试集通常有多个；在构建模型的不同阶段，通常有三种数据集：训练集、验证集和测试集。
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统计分类是机器学习非常重要的一个组成部分，它的目标是根据已知样本的某些特征，判断一个新的样本属于哪种已知的样本类。分类是监督学习的一个实例，根据已知训练集、验证集和测试集提供的样本，通过计算选择特征参数，建立线性判别分析以对样本进行的分类。与之相对的是无监督学习，例如聚类分析。
机器学习的普遍任务就是从数据中学习和构建数学模型，并且能够在将来遇到的数据上进行推理。用于构建最终模型的训练集、验证集和测试集通常有多个；在构建模型的不同阶段，通常有三种数据集：训练集、验证集和测试集。