引言

机器学习是这样一门学科，它致力于研究如何经过计算的手段，利用经验来改善系统自身性能的学科
人类能对新事物作出正确的判断，是由于过去积累了足够的经验，那么计算机也是能够经过积累经验达到对新事物判断的
机器学习中，经验是以数据的形式存在的，计算机会以这些数据为基础产生模型
机器学习主要研究的就是在计算机上从经验数据中产生的模型的算法，即学习算法，有了学习算法，就能够经过在经验数据基础上，产生模型
当模型产生后，计算机就能够在面对新状况时，经过模型提供相应的判断

所以，若是说计算机科学研究的是算法，则机器学习研究的是学习算法

概念
　　模型：泛指从数据中学得的结果

　　有些文献对模型和模式的解释：
　　　　模型：指全局性结果，如一颗决策树
　　　　模式：指局部性结果，如一条规则

假设用$P$来评估计算机程序在某任务类$T$上的性能，若一个程序经过利用经验$E$在$T$中任务上得到了性能改善，则咱们就说关于$T$和$P$，该程序对$E$进行了学习