1. 定义
example我们要分类的数据，一般会是特征集合
feature：特征，表示每一项某个属性
numeric valu：连续数据
nominal or categorical value：表示label或者class。
classification：把example数据对应一个nominal value
regression：把example数据对应到一个numeric value
training set：已知目标值的数据，用来训练
validation set：已知目标值的数据，用来检验训练集的效果
test set：未知目标值的数据。需要做预测
neighbors：在特征空间中，训练集的某个example和测试集的某个相近
overfitting：训练的模型不仅仅学习了相关训练集特征而且还适应了无关特征
separable：相似的类会形成聚类在特征空间。
quantizing：把连续的值分割成相标签
参考
[1] Machine Learning Algorithm Comparisons
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