机器学习基础入门数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习,基础入门,监督学习,非监督学习,数据集,模型评估,特征工程,偏差方差权衡
数据概述：
本数据集旨在为机器学习初学者提供基础入门资料，涵盖机器学习的核心概念、术语及基本算法。数据集中的信息包括监督学习和非监督学习的定义、训练数据与测试数据的划分、特征与标签的解释、模型评估的各种指标（如准确性、精确率、召回率和F1分数）、过拟合与欠拟合的概念、特征工程的重要性以及偏差与方差权衡的原理等。此外，数据集还列举了常用的监督学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络）和非监督学习算法（如k-means聚类、层次聚类、主成分分析和异常检测算法）。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习初学者的学习和理解，帮助他们掌握机器学习的基本原理和方法。此外，数据集也适合用于教学和培训，为教师和培训机构提供清晰、全面的教学材料。通过本数据集的学习，初学者可以为进一步深入研究高级机器学习主题（如深度学习、强化学习和自然语言处理）打下坚实的基础。
举例：
本数据集包含一个简单的监督学习示例，使用线性回归算法预测房价。数据集中提供了房屋的特征（如面积、卧室数量、浴室数量等）作为输入，并将实际房价作为目标输出。通过训练模型，可以学习到房屋特征与房价之间的关系，并对新的房屋样本进行房价预测。
