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机器学习（Machine Learning， ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
为了建立供将来使用的符号，我们将使用x（i）来表示“输入”变量（本例中也称为输入特征），以及y（i）来表示“输出”或我们正试图预测（价格）的目标变量。我们称之为训练示例，我们将用来学习的数据集-m个训练示例的列表{（x（i），y（i））；i=1，。..。，M}-被称为训练集。注意，符号中的上标“（i）”只是训练集中的一个索引，与十六进制无关。我们还将使用X表示输入值的空间，Y表示输出值的空间。在这个例子中，x= y= r。
为了更正式地描述监督学习问题，我们的目标是，给定一个训练集，学习函数h:X 7_Y，使得h（x）是对应于y值的“好”预测器。从图画上看，这个过程就是这样的：
当我们试图预测的目标变量是连续的，比如在我们的住房例子中，我们把学习问题称为回归问题。当y只能呈现少量的离散值时（比如asif，给定居住面积，我们想预测一个住宅是房子还是公寓），我们称之为分类问题。
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