-=-=训练集和测试集=-=-
用训练集来训练分类器。
（验证集测试分类器效果，满意↓、不满意↑）
用测试集来测试分类器。

-=-=有监督数据和无监督数据=-=-
有没有监督其实就是数据有没有标签。
标签也就是有没有可以利用的 判别特征的信息。
聚类算法（clustering algorithm）
（无监督的学习算法）
要计算机判断物体是什么的时候，使用 识别；
要计算机说出物体位置的时候，使用 分割。

-=-=产生式模型和鉴别式模型=-=-
产生式模型 就是对数据的产生进行建模。
鉴别式学习算法 可能会给出武断的结论。

###################视觉中使用机器学习###################
分类器
-=-=百度百科=-=-
分类器是一种计算机程序。
他的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。
应用在搜索引擎以及各种检索程序中。同时也大量应于数据分析与预测领域。
分类器是一种机器学习程序，因此归为人工智能的范畴中。人工智能的多个领域，包括数据挖掘，专家系统，模式识别都用到此类程序。
对于分类器，其实质为数学模型。针对模型的不同，目前有多种分支，包括：Bayes分类器，BP神经网络分类器，决策树算法，SVM（支持向量机）算法等。参考数据挖掘的各类文章，其中会对各种分类器算法的设计，性能，做出更为详细与准确的评价。

这个分类器讲的灰常好！
www2_ccw_com_cn/99/9920/9920c03_asp

机器学习好高端的样子啊!