机器学习虽然只是一个由人类创造出来的一种可以帮助提高工作效率的算法，但是对于机器学习领域有着许多非常基本的术语，这些术语在外人听来可能相当高深莫测。它们事实上也可能拥有非常复杂的数学背景，但需要知道：它们往往也拥有着相对浅显平凡的直观理解（上一小节的假设空间和泛化能力就是两个例子）。本小节会对这些常用的基本术语进行说明与解释，它们背后的数学理论会有所阐述，但不会涉及过于本质的东西。
正如前文反复强调的，数据在机器学习中发挥着不可或缺的作用；而用于描述数据的术语有好几个，需要被牢牢记住的如下。
“数据集”（Data Set），就是数据的集合的意思。其中，每一条单独的数据被称为“样本”（Sample）。若没有进行特殊说明，本书都会假设数据集中样本之间在各种意义下相互独立。事实上，除了某些特殊的模型（如隐马尔可夫模型和条件随机场），该假设在大多数场景下都是相当合理的。
对于每个样本，它通常具有一些“属性”（Attribute）或者说“特征”（Feature），特征所具体取的值就被称为“特征值”（Feature Value）。
特征和样本所张成的空间被称为“特征空间”（Feature Space）和“样本空间”（Sample Space），可以把它们简单地理解为特征和样本“可能存在的空间”。
相对应的，我们有“标签空间”（Label Space），它描述了模型的输出“可能存在的空间”；当模型是分类器时，我们通常会称之为“类别空间”。
其中、数据集又可以分为以下三类：
训练集（Training Set）；顾名思义，它是总的数据集中用来训练我们模型的部分。虽说将所有数据集都拿来当作训练集也无不可，不过为了提高及合理评估模型的泛化能力，我们通常只会取数据集中的一部分来当训练集。
测试集（Test Set）；顾名思义，它是用来测试、评估模型泛化能力的部分。测试集不会用在模型的训练部分，换句话说，测试集相对于模型而言是“未知”的，所以拿它来评估模型的泛化能力是相当合理的。
交叉验证集（Cross-Validation Set，CV Set）；这是比较特殊的一部分数据，它是用来调整模型具体参数的。
如何高效的使用机器学习来帮助我们提高效率，在我们使用机器学习时一定要清楚的知道他的术语，节省必要的时间。