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本章讨论了监督学习、无监督学习和强化学习这三大类机器学习，下面将介绍本书中常用的基本术语。1.3.1节将介绍我们在引用数据集时将会用到的常用术语，以及更精确和高效地进行沟通所采用的数学符号。
因为机器学习领域广阔而且跨学科，所以肯定会遇到许多指向相同概念的不同术语。1.3.2节收集了机器学习文献中的许多常用术语，希望在你阅读更多不同的机器学习文献时能够有所帮助。
图1-8摘要描述了鸢尾属植物数据集，这是机器学习领域的典型示例。该数据集包含了山鸢尾、变色鸢尾和弗吉尼亚鸢尾三种不同鸢尾属植物的150多朵鸢尾花的测量结果。数据集每行存储一朵花的样本数据，每列存储每种花的度量数据（以厘米为单位），也称之为数据集的特征。
图 1-8
为了能简单而且高效地实现符号表示，我们将会用到线性代数的一些基础知识。下面的章节中将用矩阵和向量符号来表示数据。我们将按照约定将每个样本表示为特征矩阵 X 的一行，每个特征表示为一列。
鸢尾属植物数据集包含150个样本和4个特征，可以用150×4矩阵
表示：
除非特别注明，本书的其余部分将用上标i指第i个训练样本，下标j表示训练样本的第j个维度。
用小写和粗体字符表示向量
，用大写和粗体字符表示矩阵
。分别采用斜体字符x
（n）
或者
表示向量或者矩阵中的某个元素。
例如
表示第150个鸢尾花样本的第一个维度，即
萼片长度
。因此，该矩阵的每行代表一朵花的数据，可以写成4维行向量
每个特征维度是150个元素的列向量
，例如：
类似地，可以把目标变量（这里是类标签）存储为150个元素的列向量：
机器学习领域非常广泛，而且因为有许多科学家来自其他的研究领域，因此学科的交叉现象比较严重。很多似曾相识的术语和概念被重新认识或者定义，名称可能会有所不同。为方便起见，下面精选了常用术语及其同义词，希望对大家阅读本书和其他人工智能书籍有所帮助。