在互联网公司中，A/B测试是验证新模块、新功能、新产品是否有效，新算法、新模型的效果是否有提升，新设计是否受到用户欢迎，新更改是否影响用户体验的主要测试方法。在机器学习领域中，A/B测试是验证模型最终效果的主要手段。
在模型训练过程中，在不断地评估着样本间的距离，如何评估样本距离也是定义优化目标和训练方法的基础。
在机器学习问题中，通常将特征表示为向量的形式，所以在分析两个特征向量之间的相似性时，常使用余弦相似度来表示。余弦相似度的取值范围是$[-1,1]$，相同的两个向量之间的相似度为1.如果希望得到类似于距离的表示，将1减去余弦相似度即为余弦距离。因此，余弦距离的取值范围为$[0,2]$，相同的两个向量余弦距离为0。
二值分类器（Binary Classifier）是机器学习领域中最常见也是应用最广泛的分类器。评价二值分类器的指标很多，比如precision、recall、F1 score、P-R曲线等。但这些指标或多或少只能反映模型在某一方面的性能。相比而言，ROC曲线则有很多优点，经常作为评估二值分类器最重要的指标之一。
在机器学习中，绝大部分模型都需要大量的数据进行训练和学习（包括有监督学习和无监督学习），然而在实际应用中经常会遇到训练数据不足的问题。不如图像分类，作为计算机视觉最基本的任务之一，其目标是将每副图像划分到指定类别集合中的一个或多个类别中。当训练一个图像分类模型时，如果训练样本比较少，该如何处理？
在模型评估过程中，分类问题、排序问题、回归问题等往往需要使用不同的指标进行评估，在诸多的评估指标中，大部分指标只能片面地反映模型的一部分性能。如果不能合理地运用评估指标，不仅不能发现模型本身的问题，而且会得出错误的结论。
距离伦琴最初宣布发现X射线还不到一个月，就有了这篇对伦琴的发现的查证，这是一个应该引起人们警醒的事例，它表明科学界同行对重大发现的态度也会是冷淡的。坎贝尔一斯温顿含蓄地指出，报业为之感到兴奋的现象实际上并不是一个“全新的”现象。但他之所以这样说是因为他在某种程度上误会了伦琴得到的结论。斯温顿坚持把X射线看作是“阴极射线的一部分”，并指出人们早就知道阴极射线能够用于拍摄照片，可他没有注意到伦琴所称的X射线根本就不是阴极射线。
文本是一类非常重要的非结构化数据，如何表示文本数据一直是机器学习领域的一个重要研究方向。
