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机器学习中 特征和参数的区别是什么
在机器学习中，特征（或特征向量）指的是输入数据中的某些特定的数值或属性，这些特征通常是事先定义并提取出来的，用于描述数据中的关键特征以便进行进一步的处理和分析。例如，在图像识别问题中，特征可能是图像的纹理、颜色、边界和形状等。
而参数指的则是机器学习模型中的可调整参数，例如线性回归模型中的斜率和截距等。模型的学习过程就是通过训练数据来确定模型中的参数，从而使得模型能够尽可能准确地对输入数据进行预测或分类。
因此，特征和参数在机器学习中具不同的含义和作用。特征是原始数据的一种抽象和表达，它们在模型输入中扮演着重要的角色，而参数则是模型学习和优化的对象，通过调整参数可以改善模型的预测精度和泛化能力。
特征大小指什么
在机器学习中，特征大小（或特征值的大小）指的是一个特征中取值的大小或范围。这个大小可以通过不同的度量方式得到，例如，当特征是实数时，可以用特征的最大值、最小值、平均值、方差等进行度量。
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