相关概念
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基础概念
有监督学习和无监督学习
两者应用在模式识别的领域，目的是对给定的样本进行划分。
有监督学习
将样本分为训练集和测试集，训练集中的数据带有标签，标志着这些样本来自哪些类别，训练集中的数据没有标签。有监督学习的目的就是学习训练集中不同类别数据的特征，得到一个能把不同类别数据划分开来的模式，然后在测试集中应用这个模式来预测未知类别的样本。
无监督学习
样本都没有类别标签。它的划分方式是根据样本与样本之间的相似度来决定的。
【二者的区别】有监督学习的目的是为了识别样本，它的衡量标准是给待识别样本赋予的标签的准确与否；而无监督学习的目的只是为了发现数据集的某种聚集规律。
参数估计和非参数估计
参数估计
是假设某个研究的问题服从某个分布，这个分布中有一些确定的参数，然后用样本的统计量来估计总体的参数。
非参数估计
是知道一个问题是有参数的，但是参数可能是无限个，只能得到密度可能连续、期望值存在之类的一般性假设
