数据集概述：定义、标签、样本及特征

数据集定义

数据集是用于训练机器模型的数据集合。它可以包含标签信息，也可以没有标签。

带标签和无标签数据集

• 带标签数据集: 包含了每个样本的标记信息，例如图像分类中每个图片的类别标签。
• 无标签数据集: 只有特征信息，没有标记信息，例如文本数据集中的句子。

样本标记

数据集样本可以被标记过，即包含了标记信息，用于监督学习模型训练。

数据集在机器学习中的作用

数据集是机器学习模型训练的基础。通过对数据集进行学习，机器模型可以从中提取规律和模式，以便进行预测或分类等任务。

样本特征

每个样本可以包含多个特征，特征用来描述样本的属性、属性值或者其他相关信息。例如，一个人的样本特征可以包括年龄、性别、身高、体重等。