01.02 机器学习中的关键组件
首先介绍一些核心组件。无论什么类型的机器学习问题，都会遇到这些组件：
可以用来学习的数据（data）；
如何转换数据的模型（model）；
一个目标函数（objective function），用来量化模型的有效性；
调整模型参数以优化目标函数的算法（algorithm）。
01.02.01 数据
每个数据集由一个个样本（example, sample）组成，大多时候，它们遵循独立同分布(independently and identically distributed, i.i.d.)。 样本有时也叫做数据点（data point）或者数据实例（data instance），通常每个样本由一组称为特征（features，或协变量（covariates））的属性组成。 机器学习模型会根据这些属性进行预测。 在上面的监督学习问题中，要预测的是一个特殊的属性，它被称为标签（label，或目标（target））。
当处理图像数据时，每一张单独的照片即为一个样本，它的特征由每个像素数值的有序列表表示。 比如，彩色照片由个数值组成，其中的“3”对应于每个空间位置的红、绿、蓝通道的强度。
1、并不是所有的数据都可以用“固定长度”的向量表示，与传统机器学习方法相比，深度学习的一个主要优势是可以处理不同长度的数据。
2、数据需要准确性
3、数据需要具有充分的代表性。
01.02.02 模型
大多数机器学习会涉及到数据的转换。 比如一个“摄取照片并预测笑脸”的系统。再比如通过摄取到的一组传感器读数预测读数的正常与异常程度。 虽然简单的模型能够解决如上简单的问题。 深度学习与经典方法的区别主要在于：前者关注的功能强大的模型，这些模型由神经网络错综复杂的交织在一起，包含层层数据转换，因此被称为深度学习（deep learning）。
01.02.03. 目标函数
前面的内容将机器学习介绍为“从经验中学习”。 这里所说的“学习”，是指自主提高模型完成某些任务的效能。 但是，什么才算真正的提高呢？ 在机器学习中，我们需要定义模型的优劣程度的度量，这个度量在大多数情况是“可优化”的，这被称之为目标函数（objective function）。 我们通常定义一个目标函数，并希望优化它到最低点。 因为越低越好，所以这些函数有时被称为损失函数（loss function，或cost function）。 但这只是一个惯例，我们也可以取一个新的函数，优化到它的最高点。 这两个函数本质上是相同的，只是翻转一下符号。
当任务在试图预测数值时，最常见的损失函数是平方误差（squared error），即预测值与实际值之差的平方。 当试图解决分类问题时，最常见的目标函数是最小化错误率，即预测与实际情况不符的样本比例。 有些目标函数（如平方误差）很容易被优化，有些目标（如错误率）由于不可微性或其他复杂性难以直接优化。 在这些情况下，通常会优化替代目标。
通常，损失函数是根据模型参数定义的，并取决于数据集。 在一个数据集上，我们可以通过最小化总损失来学习模型参数的最佳值。 该数据集由一些为训练而收集的样本组成，称为训练数据集（training dataset，或称为训练集（training set））。 然而，在训练数据上表现良好的模型，并不一定在“新数据集”上有同样的性能，这里的“新数据集”通常称为测试数据集（test dataset，或称为测试集（test set））。
综上所述，可用数据集通常可以分成两部分：训练数据集用于拟合模型参数，测试数据集用于评估拟合的模型。 然后我们观察模型在这两部分数据集的性能。 “一个模型在训练数据集上的性能”可以被想象成“一个学生在模拟考试中的分数”。 这个分数用来为一些真正的期末考试做参考，即使成绩令人鼓舞，也不能保证期末考试成功。 换言之，测试性能可能会显著偏离训练性能。 当一个模型在训练集上表现良好，但不能推广到测试集时，这个模型被称为过拟合（overfitting）的。 就像在现实生活中，尽管模拟考试考得很好，真正的考试不一定百发百中。
01.02.04 优化算法
当我们获得了一些数据源及其表示、一个模型和一个合适的损失函数，接下来就需要一种算法，它能够搜索出最佳参数，以最小化损失函数。 深度学习中，大多流行的优化算法通常基于一种基本方法–梯度下降（gradient descent）。 简而言之，在每个步骤中，梯度下降法都会检查每个参数，看看如果仅对该参数进行少量变动，训练集损失会朝哪个方向移动。 然后，它在可以减少损失的方向上优化参数。