1.概论

what does machine learning mean?在我看来，机器学习就是利用人们已有的经验，经过learning algorithm去learning得到model，之后给予new data后能通过model做出正确决策。
数据集data set
样本sample/示例instance
属性attribute/特征feature
属性值attribute value
属性空间attribute space/样本空间sample space
特征向量feature vector
维数dimensionality

从数据中学得模型的过程称为学习learning/训练training，这个过程通过执行某个学习算法learning algorithm来完成，使用的数据称为训练数据training data，每个样本称为训练样本training sample，训练样本组成的数据集称为training set，学得模型对应了数据中某种潜在的规律，称为假设hypothesis，潜在规律自身称为真相或事实ground truth，学习过程就是为了逼近真相。

classification algorithm分类算法
regression algorithm回归算法
binary classification algorithm二分类算法，positive class正类，negative class反类
multi-class classification algorithm多分类算法
预测任务是希望通过对数据集进行学习，建立一个X->Y的映射f