2.1 输入和输出的不同叫法： input/predictor/feature/independent variable output/response/dependent variable
2.2 对于分类，输出变量是Qualitative variables/categorical variable/discrete variable/factor，多类时用K维向量（每一维是二元的）表示，dummy variable，Y
对于回归，输出变量是quantitative output, G
这两类都可以看成函数逼近问题
第三类变量是ordered categorical（比如 small，medium和large），在Chp4会讨论。
矩阵X，每行代表一个样本的所有变量值，每列代表所有样本在某个变量上的取值。
2.3 两种简单的预测方法：least squares 和 nearest neighbors
由最小二乘拟合的线性模型：对结构有很多假设，产生稳定但可能不准确的预测；k-nearest neighbors有very mild structural assumption，预测经常准确但可能不稳定。
线性模型的截距：intercept/bias
例子：用线性回归来解决0/1分类问题。
情形1. 每类的训练数据由参二元高斯分布产生，两种二元分布有uncorrelated components 和不同的均值，此时区域的重合不可避免，线性决策边界最优。low variance
可能 high bias
情形2. 每类数据由 10个低方差高斯分布的mixture产生，各自的均值服从高斯分布，此时线性边界不是最优，有更好的办法，KNN对这种情形很有用（15-NN,最近邻，
voronoi tessellation），K-NN的的有效参数是N/k，一般大于p。high variance，low bias
例子数据的生成方式：~~
这两种简单模型的扩展产生了许多现在流行的技巧——kernel method（用连续减小到0的weight）、高维空间中的distance kernel、 local regression、线性回归扩展允许任意复杂的模型 、projection pursuit and neural network。kernel method 与local/optimal bayesian error regression区别，允许任意复杂的模型什么意思
2.4 统计决策理论（statistical decision theory）
最小二乘假设f(x)被一个全局线性函数近似；而KNN假设其被一个局部常数的函数较好地近似。
对于分类问题，Bayes calssifier，贝叶斯分类器的误差率称为 Bayes rate
