三者之间的关系总结成一句话就是 ：运用某种算法对数据进行运算的到模型。
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一 数据
原始数据
向量空间模型VSM（Vector Space Model）
就是将格式（文字、图片、音频、视频）的数据转化为向量。
（怎么转换的？ 特征工程，后面会讲）
如前一章中的6匹小马：
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我们要用独角和翅膀这两个特征来给她们做聚类，那么我们就可以定义一个二维的向量 A=[a_1,a_2]。a_1 表示是否有独角，有则 a_1 = 1, 否则 a_1 = 0。而 a_2 表示是否有翅膀。
那么按照这个定义，我们的6匹小马最终就会被转化为下面6个向量
X_1 = [1,0]
X_2 = [0,0]
X_3 = [0,0]
X_4 = [0,1]
X_5 = [0,1]
X_6 = [1,0]
这六个向量也叫这份数据的特征向量（Feature Vector）
二 模型
模型就是机器学习的结果，学习的过程称为训练，训练好的模型可以理解为一个函数y=f(x)（这个函数描述了某种规律）。
我们把数据（对应其中的 x）输入进去，得到输出结果（对应其中的 y）。
这个输出结果可能是一个数值（回归），也可能是一个标签（分类），它会告诉我们一些事情。
类似打标签的任务就是分类，求值的任务就是回归。
什么是回归
回归就是从数据中得到事物的真实值。
比如一张桌子的真实高度，由于测量是存在误差的，在有限的次数下我们永远无法测得桌子的真实高度，只能测出很多近似值，从这些近似值中得到真实值，叫做回归。回归事物本质的意思。
（其实只能无限接近真实值，细想起来桌子也没有固定的真实高度，不同温度下膨胀程度不同，高度也就不同。再进一步说：其实我们接触的所有事物的属性数值都是近似值，因为都是不固定的）
什么是训练
根据已经被指定的 f(x) 的具体形式——模型类型（如y=f(x)=ax2+bx+c），结合训练数据，计算出其中各个参数的具体取值的过程。
就是已知函数类型和一些输入输出数据求参数。
算法
损失函数（Loss Function)
有监督学习的目标就是：让训练数据的所有 x 经过 f(x) 计算后，获得的 y’ 与它们原本对应的 y 的差别尽量小。
用一个函数来描述 y’ 与 y 之间的差别，这个函数叫做损失函数（Loss Function）L（y, y’）= L(y, f(x))。
代价函数（Cost Function）
Loss 函数针对一个训练数据，对于所有的训练数据，我们用代价函数（Cost Function）来描述整体的损失
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