不知道你在生活中是否留意过这样的现象：我们可以根据相貌轻易区分出日本人、韩国人和泰国人，却对英国人、俄罗斯人和德国人脸盲。造成这种现象的原因一方面在于日韩泰都是我国的邻国，观察这些国家普通人的机会较多；另一方面，抛开衣妆的因素不论，相同的人种也使得面貌特征更加容易进行比较和辨别。
因此，根据大量的观察就能总结出不同国别的相貌特点：中国人下颌适中，日本人长脸长鼻，韩国人眼小颧高，泰国人肤色暗深。在做出路人甲来自日本或是路人乙来自韩国的判断时，正是以这些特征作为依据的。
上面的例子就是简化版的人类学习机制：从大量现象中提取反复出现的规律与模式。这一过程在人工智能中的实现就是机器学习。
从形式化角度定义，如果算法利用某些经验使自身在特定任务类上的性能得到改善，就可以说该算法实现了机器学习。而从方法论的角度看，机器学习是计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科。
机器学习可说是从数据中来，到数据中去。假设已有数据具有一定的统计特性，则不同的数据可以视为满足独立同分布的样本。机器学习要做的就是根据已有的训练数据推导出描述所有数据的模型，并根据得出的模型实现对未知的测试数据的最优预测。
在机器学习中，数据并非通常意义上的数量值，而是对于对象某些性质的描述。被描述的性质叫作属性，属性的取值称为属性值，不同的属性值有序排列得到的向量就是数据，也叫实例。
在文首的例子中，黄种人相貌特征的典型属性便包括肤色、眼睛大小、鼻子长短、颧骨高度。标准的中国人实例甲就是属性值{浅、大、短、低}的组合，标准的韩国人实例乙则是属性值{浅、小、长、高}的组合。
