在機(jī)器學(xué)習(xí)中，樣本特征是指用來描述樣本的各種屬性，比如說，對(duì)于一張圖片，它的特征可以是像素值、顏色、紋理等等。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們需要將樣本的特征提取出來，然后通過對(duì)這些特征進(jìn)行分析和處理，來實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本的分類、回歸等任務(wù)。因此，特征提取是機(jī)器學(xué)習(xí)中非常重要的一環(huán)1。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，手工式特征是指人工設(shè)計(jì)的特征，這些特征通常是基于對(duì)數(shù)據(jù)的先驗(yàn)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，比如說，對(duì)于一張圖片，我們可以設(shè)計(jì)出它的顏色、紋理、形狀等特征。手工式特征的優(yōu)點(diǎn)是可以提高模型的泛化能力，缺點(diǎn)是需要人工設(shè)計(jì)，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，并且可能會(huì)忽略掉一些重要的特征1。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，樣本的學(xué)習(xí)式特征是指從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)到的特征，而不是人工設(shè)計(jì)的特征。這些特征通常是通過一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法（例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）從原始數(shù)據(jù)中提取出來的。這種方法可以使機(jī)器學(xué)習(xí)算法更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)，并提高算法的性能。

某種程度上，也可以理解學(xué)習(xí)式特征，為自動(dòng)可標(biāo)注的特征

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，損失函數(shù)是用來度量模型的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差異程度的函數(shù)。損失函數(shù)越小，模型的魯棒性就越好。常見的損失函數(shù)有均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。123

以均方誤差為例，它是回歸問題中最常用的損失函數(shù)之一。它的計(jì)算方法是將預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差值平方后求和，然后除以樣本數(shù)量。這個(gè)值越小，說明模型的預(yù)測(cè)結(jié)果越接近真實(shí)值。2

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，假設(shè)集是指所有可能的假設(shè)函數(shù)的集合。假設(shè)函數(shù)是指從輸入到輸出的映射關(guān)系，也就是模型的表達(dá)式。假設(shè)集包含了所有可能的模型表達(dá)式，它是一個(gè)無限大的集合。在訓(xùn)練過程中，我們需要從假設(shè)集中選擇一個(gè)最優(yōu)的假設(shè)函數(shù)，使其能夠最好地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且能夠泛化到新的數(shù)據(jù)上。1

學(xué)習(xí)任務(wù)、學(xué)習(xí)范式、學(xué)習(xí)模型的具體應(yīng)用