機器學習致力於研究如何通過計算的手段，利用經驗來改善系統自身的效能，在計算機系統中，「經驗」通常以「資料」形式存在，因此，機器學習所研究的主要內容，是關於計算機上從資料中產生「模型」的演算法，即「學習演算法」，有了學習演算法，我們把經驗資料提供給它，它就能基於這些資料產生模型，在面對新的情況時，模型會給我們提供相應的判斷，如果說電腦科學是研究關於「演算法」的學問，那麼類似的，可以說機器學習是研究關於「學習演算法」的學問。
本部落格用「模型」泛指從資料中學得的結果。
資料集：比如我們收集了一批關於西瓜的資料，例如（色澤 = 青綠；根蒂 = 蜷縮；敲聲 = 濁響），（色澤 = 烏黑；根蒂 =稍蜷；敲聲 = 沉悶），（色澤 = 淺白；根蒂 = 硬挺；敲聲 = 清脆），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「；
一般地，令d = 表示包含m個示例的資料集，每個例項由d個屬性描述，則每個示例xi = （xi1,xi2,......xid）是d維樣本空間**α**中的乙個向量，xi∈α，其中xij是xi在第j個屬性上的取值，d稱為樣本xi的」維數「；
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「，其中每個樣本稱為乙個」訓練樣本「，訓練樣本組成的集合稱為」訓練集「，
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