本文主要介绍机器学习中常用的术语，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、特征工程、过拟合、欠拟合等。
1. 什么是监督学习？
监督学习是一种通过给算法提供已知的输入和输出数据，让算法学习输入和输出之间的关系，并用于预测新的输出数据的方法。给算法提供一组已知的图片和对应的标签，让算法学习图片与标签之间的关系，然后用于预测新的图片的标签。
2. 什么是无监督学习？
无监督学习是一种通过给算法提供未标记的数据，让算法自动发现数据中的模式和结构的方法。给算法提供一组未标记的图片，让算法自动发现这些图片中的相似之处和区别之处。
3. 什么是半监督学习？
半监督学习是一种同时使用有标记和未标记数据来训练算法的方法。这种方法可以提高算法的准确性和效率。给算法提供一组有标记的图片和一组未标记的图片，让算法通过已知的图片和未知的图片之间的关系来预测未知图片的标签。
4. 什么是强化学习？
强化学习是一种通过让算法与环境进行交互，让算法通过试错来学习最优的行为的方法。让算法通过与游戏环境进行交互来学习最优的游戏策略。
5. 什么是特征工程？
特征工程是一种通过对原始数据进行处理和转换，提取出对于机器学习任务有用的特征的方法。对于一组图片数据，特征工程可以提取出图片的颜色、纹理等特征，用于机器学习模型的训练。
6. 什么是过拟合？
过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳的现象。这种现象通常是由于模型过于复杂，过度拟合了训练数据而导致的。
7. 什么是欠拟合？
欠拟合是指机器学习模型在训练数据和新数据上都表现不佳的现象。这种现象通常是由于模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂关系而导致的。
以上是机器学习中常用的术语，了解这些术语可以帮助我们更好地理解机器学习的原理和应用。
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