そもそも機械学習の分類の仕組が分かっていないといけないね。だから、分りやすく
「教師あり学習」で説明してみよう。たとえば、画像や動画から、猫の顔を検出する
分類器を実装する例をあげてみよう。

まず機械学習の訓練データで必要になるのは猫顔画像セット(正例・正解データ)と猫顔で
ない画像セット(負例・誤謬データ)を用意する。だから、後者は犬の顔とか、人間の顔、
あるいは建物でも、ドラえもんの顔でも、猫の顔以外のデータなら、何でもいいでしょう。
ただ、訓練にするには他の動物の顔写真が一杯あった方が良さそうだ。そして、
SVM(サポート・ベクター・マシン)などで、正例と負例をより分ける関数を作って、
入力された画像データに対して、ある閾値で猫顔か否かを判別できるような分類器の
アルゴリズムと閾値を実装する。