第1章緒  論有時(shí)整個(gè)數(shù)據(jù)集亦稱一個(gè)“樣本”，因?yàn)樗煽醋鲗?duì)樣本空間的一個(gè)采樣：
　　通過上下文可判斷出“樣本”是指單個(gè)示例還是數(shù)據(jù)集．訓(xùn)練樣本亦稱“訓(xùn)練示例”(training instance)或“訓(xùn)練例”，學(xué)習(xí)算法通常有參數(shù)需設(shè)置，使用不同的參數(shù)值和（或）訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將產(chǎn)生不同的結(jié)果，將“l(fā)a bel”譯為“標(biāo)記”而非“標(biāo)簽”，是考慮到英文中“l(fā)abel”既可用作名詞、也可用作動(dòng)詞．1.2基本術(shù)語(yǔ)要進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，先要有數(shù)據(jù)．假定我們收集了一批關(guān)于西瓜的數(shù)據(jù)，例如（色澤=青綠；根蒂=蜷縮；敲聲=濁響），（色澤=烏黑；根蒂=稍蜷；敲聲：沉悶），（色澤=淺白；根蒂=硬挺；敲聲=清脆），……，每對(duì)括號(hào)內(nèi)是一條記錄，“=”意思是“取值為”，這組記錄的集合稱為一個(gè)“數(shù)據(jù)集”(data set)，其中每條記錄是關(guān)于一個(gè)事件或?qū)ο螅ㄟ@里是一個(gè)西瓜）的描述，稱為一個(gè)“示例”(instance)或“樣本”(sample).反映事件或?qū)ο笤谀撤矫娴谋憩F(xiàn)或性質(zhì)的事項(xiàng)，例如“色澤”“根蒂”“敲聲”，稱為“屬性”(attribute)或“特征”(feature)；屬性上的取值，例如“青綠”“烏黑”，稱為“屬性值”(attribute value).屬性張成的空間稱為“屬性空間”(attribute space)、“樣本空間”(sample space)或“輸入空間”，例如我們把“色澤”“根蒂”“敲聲”作為三個(gè)坐標(biāo)軸，則它們張成一個(gè)用于描述西瓜的三維空間，每個(gè)西瓜都可在這個(gè)空間中找到自己的坐標(biāo)位置，由于空間中的每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)坐標(biāo)向量，因此我們也把一個(gè)示例稱為一個(gè)“特征向量”(feature vector).