引言

機器學習是這樣一門學科，它致力於研究如何經過計算的手段，利用經驗來改善系統自身性能的學科
人類能對新事物作出正確的判斷，是由於過去積累了足夠的經驗，那麼計算機也是能夠經過積累經驗達到對新事物判斷的
機器學習中，經驗是以數據的形式存在的，計算機會以這些數據爲基礎產生模型
機器學習主要研究的就是在計算機上從經驗數據中產生的模型的算法，即學習算法，有了學習算法，就能夠經過在經驗數據基礎上，產生模型
當模型產生後，計算機就能夠在面對新狀況時，經過模型提供相應的判斷

所以，若是說計算機科學研究的是算法，則機器學習研究的是學習算法

概念
　　模型：泛指從數據中學得的結果

　　有些文獻對模型和模式的解釋：
　　　　模型：指全局性結果，如一顆決策樹
　　　　模式：指局部性結果，如一條規則

假設用$P$來評估計算機程序在某任務類$T$上的性能，若一個程序經過利用經驗$E$在$T$中任務上得到了性能改善，則咱們就說關於$T$和$P$，該程序對$E$進行了學習