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title: Framing 基本架構
tags: [MLCC]

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###### tags: `MLCC`
# Framing 基本架構

## 監督式學習
- 藉由輸入**現有的資料**來預測**未知問題**的答案

## 訓練model架構
- 需要有一個lable標籤去訓練model 
**->** 讓 model 知道某些 feature
**->** 訓練好後得到一個 model 
**->** model 可以預測或判斷資料

## 輸入&輸出
## 重要術語
### Label
- 標籤 (答案)
- 要預測的目標
- 為簡單線性回歸中的y變量
### Feature
- 特徵
- 資料的特點
- 輸入資料的變量
- 為簡單線性回歸中的x變量
- 單一特徵: x
- 多feature: x1, x2, x3, ... , xn
### Example
- 資料集
- 將 Example 分成以下 2 類
#### Labeled Example
- label & feature都有
- {features, label}: (x, y)
- 用來訓練 model
#### Unlabeled Example
- 有 feature 沒label
- {features, ?}: (x, ?)
- 將訓練好的 model 為基礎，去預測或是判斷該 feature 的label

### Model
- 描述 feature 和 label 之間的關係
- model 的生命階段
  - Training 訓練期
    - 建立 & 學習
    - 練習將feature做標記，告訴模型feature和label的關係，使模型能逐步學習
  - Inference 推論期
    - 訓練好的model
    - 可以預測沒有看過的問題的答案

## 預測的種類
### Regression 回歸
- 用來解決**連續型**的問題
- 預測的答案為一個機率值或數值
- ex: 他回答"隨便"的機率是多少?

### Classification 分類
- 用來解決**離散型**的問題
- 預測的答案為一個類別
- ex: 他是狗、貓還是人?
