假定我們收集了一些關於西瓜的資料，例如（色澤=青綠，根蒂=蜷縮，敲聲=渾響），（色澤=烏黑，根蒂=稍蜷，敲聲=沉悶），每對括號內都是一條記錄，「=」意思是「取值為
」。這組記錄的集合稱為乙個「資料集」，其中每條記錄是關於乙個事件或物件的描述，稱為乙個「示例」或「樣本」。反應事件或物件在某方面的表現或性質的事項，例如「色澤」「根蒂」，稱為「屬性」或「特徵」；屬性上的取值稱為「屬性值」。屬性張成的空間，稱為「屬性空間」或「樣本空間」。例如我們把「色澤」「根蒂」「聲響」作為三個座標軸，把他們張成乙個用於描述西瓜的三維空間，每個西瓜都可在這個空間中找到自己的座標位置，由於空間中的每個點對應乙個座標向量，因此我們也把乙個示例成為乙個「特徵向量」。
從資料中學得模型的過程稱為「學習」或「訓練」，這個過程通過執行某個學習演算法來完成。訓練過程中使用的資料稱為「訓練資料」，其中每個樣本成了乙個「訓練樣本」，訓練樣本組成的集合稱為「訓練集」。如果希望學得乙個能幫助我們判斷沒剖開的是不是「好瓜」的模型，僅有前面的示例資料顯然是不夠的。要建立這樣的關於「**」的模型，我們需獲得訓練樣本的「結果」資訊，例如（（「色澤=青綠，根蒂=蜷縮，敲聲=混響），好瓜）。這裡關於示例結果的資訊，例如「好瓜」，稱為「標記」；擁有了標記資訊的示例，則稱為「樣例」。
這些基本的概念，是機器學習中必須要了解的。
Android學習需要了解的一些基本概念
android系統主要由五個部分組成 自下而上 1.linux核心 2.資料庫 3.android執行時 4.應用程式框架 5.應用程式 android四大元件 activity service broadcastreceiver contentprovider android所有ui元件都繼承vi...
關於C語言的資料型別需要了解的基本概念
資料型別，總結起來主要有以下幾種 整型 int 字元型 char 浮點型 float double 陣列 int a 10 指標 int p 結構體 struct 空型別 void 這些是我常見的，還有像列舉型別 enum 共用體型別 union 是不常見到的。一部分資料型別進行知識點羅列 整型 1...
機器學習基本概念（訓練集測試集）
1.訓練集 training set data 訓練樣例 training examples 用來進行訓練，也是產生模型或者演算法的資料集 測試集 testing set data 測試樣例 testing examples 用來專門進行測試已經學習好的模型或者演算法資料集 特徵向量 feature...