在机器学习领域，"诺模图"（Nominal Map）是一种用于描述和表示数据集结构的语言模型。它由两个部分组成：一个是“元素”（Element），它们是组成一个数据集的所有实体或对象；另一个是“关系”（Relation），它是描述这些实体之间、实体之间的相互关系的规则。 诺模图的优点在于，通过简单明了地定义和表示数据集中各个元素的关系，可以帮助机器学习模型理解输入数据并进行有效的分析。诺模图是一种非常直观的方式，可以清楚地展示出数据集中的结构和模式。 在应用诺模图时，通常会使用Python的Django框架或ORM（对象关系映射）库来构建一个应用程序模型，并将诺模图用于训练机器学习模型、预测结果或者执行其他任务。例如，在创建数据集时，可以定义元素类型，并用关系规则描述这些元素之间的联系。 总结一下，诺模图就是一种使用简单明了的方式表示和描述数据集中结构的语言模型，它能帮助我们更好地理解和分析数据。