数据：机器学习的生命之源
数据就像机器学习的食物，没有数据，机器学习就无法“成长”。它吞噬着各种格式的数据，从中提取知识，就像孩子从书本中汲取智慧。
模型：机器学习的大脑
模型是机器学习的“思考”方式，它决定了机器如何从数据中学习。不同的模型就像不同的思维方式，有的擅长识别图像，有的擅长解析语言。
训练与测试：机器学习的锻炼与考核
训练集是机器学习的“训练营”，在这里它不断学习和进步。测试集则是它的“考场”，用来检验学习成果，确保它在现实世界中的表现。
监督学习与无监督学习：机器学习的两种学习风格
监督学习就像是有老师在旁边指导，而无监督学习则更像是自学。两者各有千秋，适用于不同的场景和问题。