2.1 导言¶

第一章中描述的三个例子有一些共同的组成成分。每个例子中都有一个变量集，这些变量可以记作 输入变量 (inputs)，可以是测量得到或者预设的。这些变量对一个或多个 输出变量 (outputs) 有影响。每个例子的目标便是利用输入变量去预测输出的值。这样的过程称之为 监督学习 (supervised learning)。

我们已经使用了更现代的机器学习的语言。在统计学中，输入变量 (inputs) 通常称作 预测变量 (predictors) 或 预测变量（ Covariance），这是与输入变量等价的说法，更经典的说法是 自变量 (independent variables)。在模式识别中，更倾向于采用 特征 (features) 来表示输入变量，本文也会沿用这一说法。

输出变量 (outputs) 被称作 响应变量(responses) 或 结果变量（ Result ） ，或者更经典的说法是 因变量 (dependent variables)。