机器学习入门（一）：机器学习三要素之数据、模型、算法

机器学习三要素包括数据、模型、算法。简单来说，这三要素之间的关系，可以用下面这幅图来表示：

总结成一句话：算法通过在数据上进行运算产生模型。

下面我们先分别来看三个要素。

关于数据，其实我们之前已经给出了例子。

上一篇中，图1老鼠和其他动物和图2小马宝莉六女主就是现实中的两份样本集合。如果我们要训练“老鼠分类器”，或者做“小马种族聚类” 分析的话，它们就是原始数据（Raw Data）。

不过，我们之前也说了，计算机能够处理的是数值，而不是图片或者文字。

那么，我们就需要构建一个向量空间模型（Vector Space Model，VSM）。VSM 负责将格式（文字、图片、音频、视频）转化为一个个向量。

然后开发者把这些转换成的向量输入给机器学习程序，数据才能够得到处理。

比如图2小马宝莉中的6为女主角，我们要给她们做聚类，而且已经知道了，要用她们的两个特征来做聚类，这两个特征就是：独角和翅膀。

那么我们就可以定义一个二维的向量 A=[a_1,a_2]。a_1 表示是否有独角，有则 a_1 = 1, 否则 a_1 = 0。而 a_2 表示是否有翅膀。

那么按照这个定义，我们的6匹小马最终就会被转化为下面6个向量：

这样，计算机就可以对数据 X_1，……，X_6 进行处理了。这6个向量也就叫做这份数据的特征向量（Feature Vector）。

这是无标注数据。

和无标注对应的是有标注。

数据标注简单