词汇表

X 假设，俗称原创，是统计和科学研究中的一个基本概念。它代表一种或默认的初始陈述，即所研究的两个或多个变量之间没有影片、没有差异或没有关系。对照备选假设设置检查假设，后者假设设在效应、差异或关系中。x-假设设的含义在假设设检查中至为关键，它可以作为确定的观测数据是否提供足的证据，否则会提供足球的证据，而支持备选假设的依据。

X-linked 数据是指通常与遗传信息和遗传模式相关的概念，其中某些特征或条件与位于 X 染色体上的基因有关。这些特征通过X染色体代代相传，从而形成特定的遗传模式，对男性和女性的影响尤其不同。x-linked数据的含义在遗传学、医学和生物学研究领域尤其重要，在这些领域中，了解x-linked特征的遗传对于诊断和管理遗传状况至关重要。

X 分区，通常称为数据分区，是将数据集划分为不同子集的过程，这些子集可用于各种目的，例如训练、验证和测试机器学习模型。这种做法对于评估模型的性能和泛化能力至关重要。x 分区的含义在机器学习、数据分析和数据管理中尤为重要，在机器学习、数据分析和数据管理中，仔细分区可确保在数据的不同部分上对模型进行训练和测试，从而降低过度拟合的风险并提高预测的可靠性。

X 向量化，通常简称为矢量化，是一种用于数据处理、机器学习和编程的技术，用于将数据转换为矢量格式，从而实现更有效的计算。在机器学习中，向量化通常涉及将原始数据（例如文本或图像）转换为模型可以处理的数值特征向量。这种转换对于将数据输入到需要数字输入的算法中至关重要，从而可以更快地进行操作和更好地利用计算资源。x 向量化的含义对于优化自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和大规模数据分析等任务的性能和可扩展性至关重要。

X 向量，也称为特征向量，是机器学习和数据科学中的一个关键概念。它指的是以结构化格式表示数据点的特征、属性或特征的数组或数值列表。向量的每个元素对应一个特定的特征，使其成为向机器学习模型输入数据的简洁而有条理的方式。x 向量的含义对于分类、回归和聚类等任务至关重要，在这些任务中，理解和操作特征向量对于构建准确有效的模型至关重要。

X 残差，通常称为回归中的残差，表示观测值与回归模型预测值之间的差异。本质上，残差用于衡量模型预测中的误差或不准确程度。了解和分析残差对于评估回归模型的性能至关重要，因为它有助于确定模型可能表现不佳或回归假设可能不成立的领域。x 残差值的含义在数据驱动领域中尤为重要，包括数据标签、数据收集和机器学习，在这些领域中，准确的预测至关重要。

X 熵或交叉熵是一种损失函数，常用于机器学习，尤其是在分类任务中。它测量实际标签（真实分布）和模型输出的预测概率之间的差异。这种损失函数在数据标签中至关重要，因为它可以量化模型的预测与真实值的距离，为在训练期间优化模型提供了一种方法。x 熵的重要性在于它能够帮助最大限度地减少预测误差和提高模型准确性，尤其是在图像识别、自然语言处理和其他分类问题等领域。有效的数据收集和准确的数据标记对于训练能够做出可靠预测的强大机器学习模型至关重要，而电子熵在这方面起着关键作用。

x 矩阵，也称为设计矩阵，是统计和机器学习中的关键元素，尤其是在构建线性回归等模型时。本质上，它将数据集的输入特征或自变量组织成结构化格式，从而允许应用数学模型来预测结果或因变量。x 矩阵的重要性在于它在数据分析和模型构建中的作用，它构成了拟合模型、估计参数和进行预测的基础。

x 轴是二维图形或图表中的水平轴，通常用于表示自变量或影响另一个变量变化的变量。它是数据可视化的基本组件，它有助于绘制和比较不同值或类别的数据点。x 轴的含义在数学、科学、金融和商业等领域尤为重要，在这些领域中，它可用作跟踪趋势、模式和变量之间关系的参考线。

X 验证，也称为交叉验证，是一种用于机器学习的统计技术，用于评估预测模型的性能和可推广性。交叉验证的主要目标是通过系统地将可用数据集拆分为训练和测试子集，评估模型在看不见的数据上的表现如何。x-validation 的含义在模型开发中至关重要，因为它有助于防止过度拟合，并能更准确地估计模型在现实场景中的性能。

x-bar 控制图是一种统计过程控制 (SPC) 控制图，用于监控过程随时间推移的平均值（平均值）。它在质量控制中特别有用，它可以确定过程是否稳定并在预定义的限度内运行。该图表定期绘制从过程中采集的样本的平均值，并将这些平均值与控制限进行比较。x-bar 控制图的含义在制造业、医疗保健和其他对保持过程一致性和质量至关重要的行业中意义重大。

X-cost，也称为执行成本，是指与在业务、项目或系统中执行特定任务、操作或流程相关的总成本。这包括人力、材料和资源等直接费用，以及间接成本、机会成本和时间相关费用。在数据驱动的项目中，x-cost 还包括与数据收集、数据标签和机器学习模型实施相关的成本。x-cost 的含义在项目管理、财务和运营效率中尤为重要，在项目管理、财务和运营效率中，了解和最小化执行成本对于最大限度地提高盈利能力和确保成功完成任务至关重要。

X-input，也称为输入要素，是指一组变量或数据点，这些变量或数据点被输入到机器学习模型中以进行预测或分类。这些特征表示模型用来学习数据中的模式、关系和关联的自变量。x-input 的含义是机器学习和数据科学的基础，因为输入特征的质量和相关性直接影响模型的性能和准确性。

x 截止点是直线、曲线或图形在卡尔坐标系中与 x 轴交叉的点数。当因变量（通常表示为 “y”）等于零时，它表示自变量（通常表示为 “x”）的值。x-intercept 的含义在数学、物理、经济学以及了解函数数数行或变量之后的关系必不可少的各个领地域中意重大。

x 截图定义可以解析为图形式与 x 轴相交的点数。此时，因变量 (y) 的值为零。这个概述有助手找到关键值，这些值可以显示有关函数数和变量之后的关系的重要信息。无论是在代数、商业模型还是机器人学习中，他们了解到了 x-intercept 都是关键。

X-Query 是 XML 查询的缩写，是一种种强度的语言，在查询、操作和提示中获取 XML 文献档案中的数据。它允许用户浏览XML数据的分层结构，检查特定的信息，并执行精选、排序和转换数据等操作。X-Query 是使用 XML 作为数据表和交换标准的环境中的关键工具，可实现结构化数据的高效访问和操作工作。

X 缩放，通常称为特征缩放，是一种用于机器学习和数据分析的预处理技术，用于调整数据自变量或特征的范围。特征扩展的目的是通过将所有特征纳入相似的尺度，确保每个特征对模型性能的贡献均等。当数据集中的要素具有不同的单位或极大不同的范围时，这一点尤其重要。x-scaling 的含义对于提高机器学习模型的效率和准确性至关重要，尤其是那些依赖距离计算的模型，例如梯度下降、k 最近邻和支持向量机。

XGBoost，或极限梯度提升，是一种强大而高效的机器学习算法，广泛用于监督学习任务，例如回归、分类和排名。它是梯度增强的实现，已针对速度和性能进行了优化。XGBoost 以其处理高维度大型数据集的能力和强大的预测精度而闻名。XGBoost 的含义在数据科学和机器学习竞赛中尤为重要，由于其灵活性、可扩展性和卓越的性能，它通常是首选算法。

XML（或可扩展标记语言）是一种灵活的基于文本的语言，用于以人类可读和机器可读的格式来结构、存储和传输数据。与用于显示数据的 HTML 不同，XML 主要用于描述数据本身，允许开发人员定义描述信息内容和结构的自定义标签。XML 的含义在 Web 开发、数据交换和配置管理中尤为重要，它是不同系统之间数据表示和通信的标准。

XOR 问题或排他性 OR 问题是机器学习和神经网络中的经典挑战，它展示了简单线性模型的局限性。XOR 问题涉及二进制分类任务，其目标是确定排他性 OR 逻辑运算的输出。XOR 函数仅在输入不同（一个为真，另一个为假）时才输出真，当输入相同（均为真或均为假）时，XOR 函数才输出假。XOR 问题的意义非常重要，因为它突显了需要更复杂的模型，例如具有隐藏层的神经网络，来解决非线性分类问题。

XML 架构，通常被称为 XML 架构定义 (XSD)，是一个框架，用于定义 XML 文献档案中元素的内容、内容和数据类型。它提供了一种描述XML文献档案精确结构的方法方法，确切地保存在其包含的数据符号的预定义规则和格格式。XML 架构构用于 XML 文档，确认它们是根据定义的架构构架构造正确有效。XML 架构的含义在数据交换、Web 服务和配置管理中至关重要，其中数据表的一致性和准确性至关重要。