机器学习的大致流程如上图所示，x表示输入变量，表示影响预测结果y的特征(features)，强特征对结果影响比较大，弱特征对结果影响较小，甚至有些特征根本对结果无影响，所以衍生出来特征工程和特征选择这两个对结果非常重要的分支。h表示训练的模型，将训练数据灌入model，使用学习算法，训练出模型的参数。最终使用训练的模型对其他输入数据进行预测。
参考网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/supplement/cRa2m/model-representation
原文：https://www.cnblogs.com/zjuthantics/p/9706732.html