凸分析是数学领域中的一个分支，主要研究凸函数和凸集的性质。在优化理论、线性计划、最优控制等方面都有广泛的利用。

凸分析的核心概念之一是凸函数：如果一个函数在某个区域内对每一个点，其切线的斜率都小于或等于该点的函数值与切线交点的函数值之比，那末这个函数就是凸函数。换句话说，对一个凸函数f，如果存在一个实数λ >

= 1，使得对任意两个实数x1, x2，都有 fx2) ≤ λf + f，那末f就是一个凸函数。

凸分析的主要结果之一是拉格朗日乘数法，它可以帮助我们找到满足束缚条件的最优解。通过引入拉格朗日乘数，我们可以将原始问题转化为对偶问题，从而简化求解进程。

凸分析是一个研究凸函数和凸集性质的理论框架，它在许多实际问题中都有重要利用。

为了让您更深入了解，

更加精确的说，机器学习的定义如下：

A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.

一个（机器学习）的程序就是可以从经验数据E中对任务T进行学习的算法，它在任务T上的性能度量P会随着对于经验数据E的学习而变得更好

由于机器学习必然利用了某些经验，它们常常数据的形式存在，我们称之为数据集，其中的每个数据称为记录。例如我们通过一个人的性别、年龄和身高预测他是否患某种常见疾病，有以下数据：

（性别：男；年龄：

18；身高：

174；是否得病：否）

（性别：女；年龄：

17；身高：

164；是否得病：是）

（性别：男；年龄：20；身高：

181；是否得病：是）

（性别：女；年龄：

16；身高：

161；是否得病：是） ……

这可以被称为一个数据集，其中每个人的数据称为记录。在记录中，关于该对象的描述型数据称为属性，由于属性往往有很多个——如上文的年龄，身高等，可以构成属性向量，这些向量张成的空间称为属性空间。而我们的算法需要预测那个量被称为标记（label）——在上文中便是“得病与否”。在有的数据集中存在标记，有的不存在。标记构成的空间称为标记空间，也称为输出空间。

显然，由于我们只能得到整个总体数据的一部分——即训练样本，我们程序得到的模型却不能只适应于这个训练样本，它必须对整个总体数据都有比较好的预测效果。这就是说我们的模型必须具有泛化的能力。

我们训练得到的模型称为一个假设，所有的模型一起构成了假设空间。显然，可能有多种假设空间和训练数据一致——就好像对于一个知识点很少的课堂学习，有不少人能得到很高的分数，但是对于整个总体数据，学习的不同模型显然效果差别很大——真正考验很多难的知识点的考试，考验把上述表面上的学霸分开。

每个假设——也就是训练的模型，必然有其归纳偏好，也就是说，在训练集中没有见过的情况，或者两者皆可的情况，模型会选择哪种。归纳偏好是模型进行泛化的能力基础。