注：本篇和后续各篇关于机器学习(不含深度学习）的内容，都有参考《Machine Learning in Action》（中文翻译版《机器学习实战》)这本书。
1. 什么是机器学习(Machine Learning)?
简单来说，机器学习是指 无需通过显式编程，让计算机能够从大量无序数据获取有效信息的过程。它横跨计算机科学、数学（尤其是统计学）、工程技术、社会科学等多个学科。
2. 关键术语
书中使用了一个简单的“鸟类分类系统”作为切入点，介绍了机器学习算法中常用到的基本术语。
这个系统用到的鸟物种分类表如下：
表中使用了四种不同的属性值（体重、翼展、脚蹼、后背颜色四个维度）来区分不同鸟类。现实中，你可能会想测量更多的值。通常的做法是测量所有可测属性，而后再挑选出重要部分。我们称使用的这四种属性为特征。数据表的最后一列（种属）称为目标变量（对于分类问题，也叫分类标签）。特征和目标变量的数据类型可以是离散型（脚蹼、后背颜色和种属），也可以是连续型（体重、翼展）。
表中的每一行都是一个具有相关特征的实例或称样本。目标标量已知的样本集称为训练样本集(训练数据）。“鸟类分类系统”是一个基于训练样本集的分类算法，对于任何一只全部特征已知的鸟，它都可以预测一个分类结果（当然可能错判）。
为了评估机器学习算法的准确度，我们还需要给机器输入测试数据---并不给机器提供各个样本的目标变量（人知机器不知），只提供全部特征---由机器预测目标变量。比较各测试样本的预测目标变量 f(x) 和真实值 Y 的差别, 我们就可以评估机器学习算法的准确度，从而改进我们的算法。损失函数（Loss Function）专门用来估量预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示。
3. 机器学习的主要任务
如果需要预测目标变量的值，则属于监督学习。监督学习的训练数据需要给出各样本的目标变量值。如果目标变量是离散型，则可以选择分类算法；如果目标变量是连续型，则可以选择回归算法（曲线拟合就是一种常见的回归算法）。
与监督学习相对应的是无监督学习，此时数据没有类别信息，也不会给定其它目标值。在无监督学习中，将数据集合分成由相似的样本组成的多个类的过程被称为聚类；将寻找描述数据统计值的过程称之为密度估计。此外无监督学习还可以给数据降维（如PCA, SVD算法），用来降低计算开销，去除噪音，使数据简单直观，便于理解。
