機器學習的理解
區分不同的鳥類（機器學習主要的任務是分類）
需要使用不同的屬性（特征）：體重（十進制），翼展，有無腳蹼（二值型），後背顏色（枚舉類型，可以為整數）
若想找象牙喙啄木鳥，已經獲取全部特征信息，接下來就是任務分類。
算法訓練，為算法輸入大量已分類數據作為算法的訓練集。
訓練集：用於算法的數據樣本集合，圖1-1為6個訓練集，每個有4種特征，一個目標變量（必須確定，物種）。
目標變量（類別）：算法的預測結果，在分類算法通常類型為標稱型，回歸算法通常為連續型。
通常為2套樣本集：訓練數據和測試數據。測試集無目標變量，由程序決定樣本屬於哪個類別。
實際的精確度：比較測試樣本預測目標變量值與實際樣本類別的差異。
知識表示:規則集，概率分布。
機器學習的理解
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