在数学和计算机科学中，优化问题是从所有可行解中找到最佳解的问题。 根据变量是连续变量还是离散变量，优化问题可以分为两类。 具有离散变量的优化问题称为组合优化问题。 在组合优化问题中，我们正在从有限（或可能可数的无限）集中寻找对象，例如整数，置换或图。 连续变量的问题包括约束问题和多峰问题。

“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。”

——中文维基百科

计算学习理论（Computational learning theory）研究的是关于通过“计算”来进行“学习”的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证，并根据分析结果指导算法设计。

数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。
Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。

机器人（英语：Robot）包括一切模拟人类行为或思想与模拟其他生物的机械（如机器狗，机器猫等）。狭义上对机器人的定义还有很多分类法及争议，有些电脑程序甚至也被称为机器人。在当代工业中，机器人指能自动运行任务的人造机器设备，用以取代或协助人类工作，一般会是机电设备，由计算机程序或是电子电路控制。

机器人学是一门综合性学科，领域广、内容多，研究方向涉及机器人本体机构、传感器设计、信号处理、控制策略、人机交互、多机协作等。 机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。

人工智能(Artificial Intelligence, AI )是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支。