一.机器学习的概念
生活中我们可以利用过去的经验来分析并解决当前遇到的新问题，计算机也可以做同样的事情——即机器学习（Machine Learning）。
机器学习致力于研究通过计算手段，利用经验来改善系统自身的性能。这里所谓的经验指的是就是数据。通过学习算法对输入的数据进行学习，得出的模型，即从数据中学习到的结果。
二.基本术语
例如：(年龄=小明；性别=男性；身高=175)，(年龄=小红；性别=女性；身高=165) 这样一组数据
- 这样的集合称为一个数据集（data set）
- 其中每条记录都是关于某个个体的描述，称为一个示例（instance）
- 描述事物某方面特征的值称为 属性（attribute）或 特征（feature）
- 属性的取值称为属性值（attribute value）
- 属性的张成空间称为属性空间（attribute space）、样本空间（sample space）或者输入空间。可以将一个示例中的三个属性作为坐标系的三个方向，这样就构成了一个三维空间，其中每个点都对应一个坐标向量，所以也可以把一个示例称为“特征向量（feature vector）”
- 通过数据学习得到模型的过程称为 训练（training）或 学习（learning）
- 训练使用的数据称为 训练数据（training data）
- 其中每个样本称为一个训练样本（training sample）
- 训练样本组成的集合称为训练集（training set）
- 模型中得到的某种规律称为假设（hypothesis），而潜在的规律自身则称为真相（ground-truth）。整个机器学习的过程就是找出或者让假设逼近真相的一个过程
- 模型有时候也被称为 学习器（learner）
- 训练样本的结果称为标记（label）
- 拥有标记信息的事例称为样例（example）
- 所有的标记集合称为标记空间（label space）或 输出空间
- 使用模型进行预测的过程称为测试（testing）
- 模型适用于新样本的能力称为泛化（generalization）
- 机械的记忆训练样本称为机械学习
学习任务的分类
- 监督学习（supervised learning），即训练数据具有标记信息，且有反馈（feedback）
- 预测的结果若为连续值，如
0.37、0.92，则此类学习任务称为回归（regression） - 预测的结果若为离散值，如
0或1，“好”或“坏”，则此类学习任务称为分类（classification），其中包括- 二分类（binary classification）：即只涉及到两个类别
- 多分类（multi-class classification）：即涉及到多个类别
- 无监督学习（unsupervised learning），即训练数据没有标记信息，且没有反馈（feedback）
- 聚类（clustering）：在使用聚类的过程当中，训练数据没有标记信息。并且，例如身高、体重、性别这样的概念事先是未知的。使用聚类可以了解数据的内在规律，为进一步的分析数据建立基础。
- 关联（Associative）
三. 假设空间与归纳偏好
学习的过程就是在所有假设（hypothesis）组成的空间中进行搜索的过程，目标是找到与训练集匹配（fit）的假设。假设的表示一旦确定，假设空间的规模和大小就得到了确定（即假设的数量）。
但是，现实中的实际问题会面临很大的假设空间，但学习过程是基于有限样本训练集进行的。因此，可能会存在多个假设与训练集一致的情况，我们称之为版本空间（version space）
由于版本空间的存在，可能导致面临新样本的时候，会产生截然不同的结果。这时候，需要一定的策略对学习结果作出选择，这种策略就是归纳偏好，相当于模型的一种“价值取向”。如若不然，就会被训练集上的等效假设所迷惑，从而无法产生学习结果。
实际上，算法在不同的问题和情况下好坏程度是不一样的。换句话说，模型的总误差与学习算法性能并没有实际关系！（数学证明略 P8）。因为不同的算符针对具体的问题会有相对的优劣，一旦脱离了具体问题，空泛地谈论哪个算法更加优秀是没有意义的。
总之，就是具体问题要具体分析。
四.发展历程与应用现状
- 搜索引擎
- 生物工程
- 广告推荐
- 自动驾驶
- 总统竞选（=。=）
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