1.机器学习的关键组件
首先介绍一些核心组件。无论什么类型的机器学习问题，都会遇到这些组件：
可以用来学习的数据（data）；
如何转换数据的模型（model）；
一个目标函数（objective function），用来量化模型的有效性；
调整模型参数以优化目标函数的算法（algorithm）。
2.监督学习
监督学习（supervised learning）擅长在“给定输入特征”的情况下预测标签。 每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。 有时，即使标签是未知的，样本也可以指代输入特征。 我们的目标是生成一个模型，能够将任何输入特征映射到标签（即预测）。
监督学习的学习过程一般可以分为三大步骤：
从已知大量数据样本中随机选取一个子集，为每个样本获取真实标签。有时，这些样本已有标签（例如，患者是否在下一年内康复？）；有时，这些样本可能需要被人工标记（例如，图像分类）。这些输入和相应的标签一起构成了训练数据集；
选择有监督的学习算法，它将训练数据集作为输入，并输出一个“已完成学习的模型”；
将之前没有见过的样本特征放到这个“已完成学习的模型”中，使用模型的输出作为相应标签的预测。
3.无监督学习
到目前为止，所有的例子都与监督学习有关，即需要向模型提供巨大数据集：每个样本包含特征和相应标签值。 打趣一下，“监督学习”模型像一个打工仔，有一份极其专业的工作和一位极其平庸的老板。 老板站在身后，准确地告诉模型在每种情况下应该做什么，直到模型学会从情况到行动的映射。 取悦这位老板很容易，只需尽快识别出模式并模仿他们的行为即可。
相反，如果工作没有十分具体的目标，就需要“自发”地去学习了。 比如，老板可能会给我们一大堆数据，然后要求用它做一些数据科学研究，却没有对结果有要求。 这类数据中不含有“目标”的机器学习问题通常被为无监督学习（unsupervised learning）， 本书后面的章节将讨论无监督学习技术。 那么无监督学习可以回答什么样的问题呢？来看看下面的例子。
聚类（clustering）问题：没有标签的情况下，我们是否能给数据分类呢？比如，给定一组照片，我们能把它们分成风景照片、狗、婴儿、猫和山峰的照片吗？同样，给定一组用户的网页浏览记录，我们能否将具有相似行为的用户聚类呢？
主成分分析（principal component analysis）问题：我们能否找到少量的参数来准确地捕捉数据的线性相关属性？比如，一个球的运动轨迹可以用球的速度、直径和质量来描述。再比如，裁缝们已经开发出了一小部分参数，这些参数相当准确地描述了人体的形状，以适应衣服的需要。另一个例子：在欧几里得空间中是否存在一种（任意结构的）对象的表示，使其符号属性能够很好地匹配?这可以用来描述实体及其关系，例如“罗马” − “意大利” + “法国” = “巴黎”。
因果关系（causality）和概率图模型（probabilistic graphical models）问题：我们能否描述观察到的许多数据的根本原因？例如，如果我们有关于房价、污染、犯罪、地理位置、教育和工资的人口统计数据，我们能否简单地根据经验数据发现它们之间的关系？
生成对抗性网络（generative adversarial networks）：为我们提供一种合成数据的方法，甚至像图像和音频这样复杂的非结构化数据。潜在的统计机制是检查真实和虚假数据是否相同的测试，它是无监督学习的另一个重要而令人兴奋的领域。