1. 机器学习的定义

[Mitchell, 1997]对机器学习给出了一个形式化的定义：假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对E进行了学习。

2. 机器学习的基本概念

1. 特征向量（feature vector）：特征向量是样本的特征属性的集合。
2. 标记（label）：标记是一个模型要输出的目标。
3. 维数（dimensionality）：维数代表数据特征向量的维度。
4. 样本空间（sample space）：样本空间代表某个问题的所有可能性的集合。
5. 训练样本（training sample）：训练样本是一条用来训练的数据，包括一些用来输入的特征向量和一个输出的标记。
6. 训练集（training set）：训练集是一个包含多条训练样本的集合。
7. 测试样本（testing sample）：测试样本和训练样本类似，不过测试样本是用来测试用的。
8. 测试集（testing set）：测试集是一个包含多条测试样本的集合。
9. 训练（training）：训练是通过训练数据，模型进行学习的过程。
10. 测试（testing）：测试是用来评判模型好坏的过程。
11. 预测（prediction）：预测是用来使用模型对未见过的数据进行分类或回归的过程。
12. 监督学习（supervised learning）：监督学习是带有标记的问题。
13. 无监督学习（unsupervised learning）：无监督学习是不带有标记的问题。
14. 分类（classification）：标签值只有有限个类别的问题。
15. 回归（regression）：标签值有无限个值的问题。
16. 分布（distribution）：所有的样本都是服从自己的一种未知分布，我们的任务是采样的时候尽量让训练样本分布和未知分布相同，这样训练出来的模型才会有比较好的泛化能力。
17. 独立同分布（iid，independent and identically distributed）：指随机过程中，任何时刻的取值都为随机变量，如果这些随机变量服从同一分布，并且互相独立，那么这些随机变量是独立同分布

3. 基本原则

• 奥卡姆剃刀（Occam’s Razor）：若有多个假设与观察一致，则选择最简单的一个。
• 没有免费的午餐（No Free Lunch Theorem, NFL）：没有一种算法比随机胡猜的效果好。
• NFL定理意义在于， 脱离具体问题，空范的谈论什么算法更好，没有意义！必须针对具体的学习问题，探讨算法的相对优劣。 学习算法的归纳偏好是否和问题相匹配，往往起到决定性的作用。

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