机器学习(统计学习)，由多个要素组成，即模型、策略、算法，大部分机器学习都包含这三个维度，树模型没有算法维度。
模型：即现实问题的假设空间，问题满足线性空间还是非线性空间；采用神经网络还是非神经网络。即通常所说的数学模型,
形式可能很简单，也可能非常复杂。模型确定了优化问题的空间。
策略：策略指的是以什么样的标准选择模型，和模型评估是两个不同的概念，两者一般属于正相关。策略即通常所说的损失函数，不同的业务问题需要采用不同的策略。策略指导优化的方向。
算法：算法指具体的优化手段，即通过什么方式求解。常见的有解析解、梯度下降类。
机器学习的不同，主要是上述三要素间的不同，不同维度间的任意组合，可以得到非常多的机器学习方法。
