一、基本概念
機器學習致力於研究如何通過計算的手段，利用經驗改善系統自身效能。在計算機系統中，「經驗」通常以「資料」的形式存在，因此，機器學習所研究的主要內容，是關於計算機從資料上產生模型的演算法，即「學習演算法」。
二、基本術語
假設我們收集到了一組關於機械切削的資料，例如（切削深度deep=5.8，切削寬度width=10.9，主軸轉速n=2000，進給率f=150）。一對括號內是一條記錄，「=」意思是取值為。所有記錄的集合稱為乙個資料集，每條記錄即對應乙個物件或者說示例，切削深度與切削寬度等是物件的屬性或者說特徵。
從資料中學得模型的過程稱為learning or training 。訓練過程中使用的資料稱為「訓練資料」，其中每乙個樣本稱為「訓練樣本」，學得模型後，使用其進行**的過程稱為「測試」，被**的樣本稱為「測試樣本」。例如在學得f後，對於示例x，可得其**y=f（x）。
根據訓練資料有無標記資訊，學習任務可以大致分為兩大類：「監督學習」（分類和回歸）和「無監督學習」（聚類）。
三、假設空間
歸納與演繹是科學推理的兩大基本手段，前者是從特殊到一般地「泛華」過程，後者是從一般到特殊的「特化」過程，而從樣例中學習顯然是乙個歸納學習的過程。我們可以把學習過程看做乙個在所有假設組成的空間中進行搜尋的過程，搜尋目標是找到與訓練集匹配的假設。
彙編學習筆記 序章
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