『第一章 诸论』
『1.1 引言』
学习算法：机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生“模型”的算法，即“学习算法”。
学习算法的作用：
1.基于提供的经验数据产生模型；
2.面对新情况时，模型可提供相应的判断。
模型：泛指从数据中学得的结果。
『1.2 基本术语』
数据集：记录的集合
示例/样本/特征向量：每条记录或空间中的每个点
属性/特征：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项
属性值：属性上的取值
属性空间/样本空间/输入空间：属性张成的空间
维数：示例的属性描述个数
学习/训练：从数据中学的模型的过程
训练数据：训练过程中使用的数据
训练样本：训练过程中使用数据的每个样本
训练集：训练样本组成的集合
假设：学得模型对应了关于数据的某种潜在数据
真实/真相：这种潜在规律本身
学习器：学习算法在给定数据和参数空间上的实例化
标记：关于示例结果的信息
样例：拥有了标记信息的示例
标记空间/输出空间：所有标记的集
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