机器学习包含4个部分：数据、模型、目标函数、最优化算法

数据：由特征和标签组成，特征是每个数据带有的n个自变量变量，标签是单个数据对应的唯一的因变量，所以可以理解成：已知n个自变量，建立一个函数，求因变量。标签是数据的结果，也就是我们要预测的结果。

模型：模型就是数据的转换，以机器学习中的热点——深度学习为例，模型由多层神经网络构成，包含很多层的数据转换。

目标函数：通常称为损失函数，通俗来讲，我们训练一个模型的目的是使模型的输出越来越接近真实情况。换一个角度讲，就是使模型的预测值和真实的实际值的误差越来越小。这个时候我们定义一个损失函数去量化误差。在深度学习中，通常采用的目标函数为平方误差。

最优化算法：上面已经定义了损失函数来代表误差，接下来就是使误差最小化，这时我们将借助优化算法来使误差最小化。在深度学习中，通常采用的优化算法为梯度下降法。

机器学习的主要过程：

• 收集数据：首先，需要收集机器学习所需的数据。数据可以从各种来源获取，例如网络、文件、数据库等。
• 准备数据：收集到的数据通常需要进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理、特征提取等。
• 分割数据：为了更好地评估模型的性能，我们通常会将数据分为训练集、验证集、测试集三部分。训练集用来训练模型，验证集用来选择模型，测试集用来评估模型性能。
• 训练模型：使用训练集训练模型。
• 评估模型：使用测试集评估模型性能。
• 模型预测：使用训练好的模型预测新数据。