机器学习中的已知样本和未知样本是什么？二者有什么关系吗？求解答
已知样本和未知样本是机器学习中的重要概念。
该回答引用ChatGPT
已知样本是指我们在训练模型时使用的数据，也称为训练数据。在机器学习中，通过分析已知样本，来构建和训练模型，从而实现对未知样本的预测和分析。
未知样本是指我们通过训练好的模型来预测的数据，也称为测试数据。未知样本与已知样本的关系是相对的，我们在对已知样本的分析和模型训练后，再使用这个模型对未知样本进行预测和分析。
因此，已知样本和未知样本具有相对的关系，是机器学习中相互补充和支撑的关系。
已知样本是已经经过收集、记录和标记的数据，用于机器学习预测。未知样本是未经过任何记录、标记或预测处理的未知数据。二者之间存在关系，未知样本是为了利用已知样本进行预测和推测的，未知样本的预测结果是根据已知样本的准确率作出决定的。
以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用：
已知样本是已经知道的样本，例如用户的数据，这些数据已经被归类到某个类别中。未知样本是指那些未能被归类到某个类别中的数据，它们可能属于任何类别。
已知样本和未知样本之间存在很强的关系。未知样本通常是由已知样本衍生而来的，因此，了解已知样本很重要。未知样本可以帮助我们更好地理解数据集，并且有助于更好地训练机器学习算法。
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