在本教程中，我们将深入了解如何将任务转化为机器学习问题，并探讨机器学习中的一些基本概念。

首先，让我们了解一下监督式机器学习的概念。监督式机器学习是一种重要的技术，它使系统能够在给定输入的情况下预测未知数据的输出。在这个过程中，已知部分数据及其相应的标签，然后利用这些数据建立模型，并选择合适的损失函数来评估模型预测结果与实际结果之间的差异，从而不断优化模型。

接下来，我们将介绍几个关键术语：特征、标签和样本。这些术语对于理解机器学习至关重要。

• 特征：特征是指用于描述数据的输入变量。在简单的线性回归中，特征可以看作是自变量x。特征的数量可以非常庞大，从一个到数百万个不等。例如，在垃圾邮件过滤器中，特征可能包括邮件文本中的词汇、发件人和收件人的地址，以及其他可以从邮件中提取的信息。

• 标签：标签是模型需要预测的真实目标，相当于因变量y。例如，在垃圾邮件过滤模型中，标签可能是“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。

• 样本：样本指的是数据的具体实例，包含特征和标签。有标签样本用于训练模型，而无标签样本则用于对新数据进行预测。例如，一封未标记的新邮件包含特征信息，但没有标签值，我们需要对其进行分类，决定将其放入收件箱还是垃圾邮件文件夹。

此外，我们还将讨论模型的概念以及回归与分类的区别。模型是用来描述特征和标签之间关系的工具，通过学习过程获得最佳参数。机器学习的核心在于训练和推理两个阶段：训练阶段涉及模型的学习过程，而推理阶段则是将训练好的模型应用于新数据进行预测。

• 回归：回归模型主要用于预测连续值。例如，它可以用来预测股票价格、房价或者用户点击广告的可能性。

• 分类：分类模型则适用于预测离散值。例如，它可以帮助判断一封邮件是否为垃圾邮件，一张图片中的动物是猫还是狗。

总之，通过本教程，我们学会了如何将任务转换为机器学习问题，并掌握了监督式机器学习的基础知识。希望这些信息对你有所帮助。