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- 模型（model）：计算机层面的认知
- 学习算法（learning algorithm），从数据中产生模型的方法
- 数据集（data set）：一组记录的合集
- 示例（instance）：对于某个对象的描述
- 样本（sample）：也叫示例
- 属性（attribute）：对象的某方面表现或特征
- 特征（feature）：同属性
- 属性值（attribute value）：属性上的取值
- 属性空间（attribute space）：属性张成的空间
- 样本空间/输入空间（samplespace）：同属性空间
- 特征向量（feature vector）：在属性空间里每个点对应一个坐标向量，把一个示例称作特征向量
- 维数（dimensionality）：描述样本参数的个数（也就是空间是几维的）
- 学习（learning）/训练（training）：从数据中学得模型
- 训练数据（training data）：训练过程中用到的数据
- 训练样本（training sample）:训练用到的每个样本
- 训练集（training set）：训练样本组成的集合
- 假设（hypothesis）：学习模型对应了关于数据的某种潜在规则
- 真相（ground-truth）:真正存在的潜在规律
- 学习器（learner）：模型的另一种叫法，把学习算法在给定数据和参数空间的实例化
- 预测（prediction）：判断一个东西的属性
- 标记（label）：关于示例的结果信息，比如我是一个“好人”。
- 样例（example）：拥有标记的示例
- 标记空间/输出空间（label space）：所有标记的集合
- 分类（classification）：预测是离散值，比如把人分为好人和坏人之类的学习任务
- 回归（regression）：预测值是连续值，比如你的好人程度达到了0.9，0.6之类的
- 二分类（binary classification）：只涉及两个类别的分类任务
- 正类（positive class）：二分类里的一个
- 反类（negative class）：二分类里的另外一个
- 多分类（multi-class classification）：涉及多个类别的分类
- 测试（testing）：学习到模型之后对样本进行预测的过程
- 测试样本（testing sample）：被预测的样本
- 聚类（clustering）：把训练集中的对象分为若干组
- 簇（cluster）：每一个组叫簇
- 监督学习（supervised learning）：典范--分类和回归
- 无监督学习（unsupervised learning）：典范--聚类
- 未见示例（unseen instance）：“新样本“，没训练过的样本
- 泛化（generalization）能力：学得的模型适用于新样本的能力
- 分布（distribution）：样本空间的全体样本服从的一种规律
- 独立同分布（independent and identically distributed，简称i,i,d.）:获得的每个样本都是独立地从这个分布上采样获得的。