机器学习（Machine Learning，ML）就是让计算机从数据中进行自动学习，得到某种知识（或规律）。
1 基本概念
以市场上的芒果为例，介绍机器学习中的基本概念。
从市场上随机挑选出一批芒果。
芒果的特征（Feature） ，包括颜色、大小、形状、产地、品牌。
预测的标签（Label），标签可以是连续值（比如关于芒果的甜度、水分以及成熟度的综合打分），也可以是离散值（比如“好”“坏”两类标签）。
将一个标记好特征以及标签的芒果堪称一个样本（Sample）。
一组样本构成的集合称为为数据集（Data Set）。在很多领域，数据集也经常称为语料库（Corpus）。
一般将数据集分为两部分： 训练集和测试集。训练集（Training Set）中的样本是用来训练模型的，也叫训练样本（Training Sample），而测试集（Test Set）中的样本是用来检验模型好坏的，也叫测试样本（Test Sample）。
一个
