通俗而言，机器学习模型相当于一种数学函数，能够把输入数据映射为预测输出。具体来讲，机器学习模型就是通过对训练数据进行学习，调整自身参数，从而将预测输出与真实标签之间的误差降至最低的数学函数。
打个比方，机器学习模型就如同一个神奇的数学工具，以输入数据为原材料，经过一系列运算后给出预测结果。在训练过程中，该模型不断对比训练数据中的真实标签和自己生成的预测输出，就像学生做练习题时不断对比自己的答案和正确答案一样，以此来调整自身参数，力求使误差最小化。机器学习模型的强大之处就在于此。
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机器学习领域的确拥有众多类型的模型，像逻辑回归模型、决策树模型、支持向量机模型等等。每一种模型都如同一位身怀绝技的侠客，有着自己擅长应对的“江湖局面”。逻辑回归模型在处理二分类问题时表现出色，适用于数据特征较为线性可分的情况；决策树模型则能直观地展现决策过程，对于处理类别型数据和具有明显特征划分的问题很有优势；支持向量机模型擅长在高维空间中寻找最优分类超平面，适用于小样本、非线性可分的数据。同时，这些不同的模型之间并非毫无关联，它们存在着诸多共性，仿佛是在同一条神秘的演化之路上前行。它们都致力于从数据中挖掘规律、进行预测，都需要通过不断调整参数来优化性能。在某些情况下，不同模型之间还可以相互借鉴、融合，共同为解决复杂的机器学习问题贡献力量。就像是不同的武林门派，虽各有独门绝技，但在追求武学至高境界的道路上，也有着相通之处。
以联结主义的感知机为例，通过增加感知机的隐藏层数，我们可以将其转化为深度神经网络。而对感知机加入核函数就可以转化为SVM。这一过程可以直观地展示了不同模型之间的内在联系，以及模型间的转化可能。按照相似点，我粗糙（不严谨）地将模型分为如下6个大类，以方便发现基础的共性，逐个深入剖析！
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