를 찾 으며 , 이때 X 는 입력 공간 이 고 Y 는 출력 공간 이 다 . 피처 벡터 는 일부 객체 를 나타내 는 수치 적 피처 ( numerical feature ) 들 의 n - 차원 벡터 이 다 . 기계 학습 에서 의 많 은 알고리즘 들 이 객체 들 의 수치 적 표현 을 사용 하 는데 , 이 는 이러 한 표현 들 이 처리 및 통계 분석 을 용이 하 게 하 기 때문 이 다 . 이미지 들 을 나타내 는 경우 , 피처 값 들 은 이미지 의 픽셀 들 에 대응 할 수 있 고 , 텍스트 들 을 나타내 는 경우 , 피처 값 들 은 아마도 용어 발생 빈도 ( term occurrence frequency ) 에 대응 할 수 있 다 . 이 벡터 들 과 연계 된 벡터 공간 은 흔히 피처 공간 이 라고 한다 . 함수 g 는 통상 적 으로 가설 공간 이 라고 하 는 가능 한 함수 들 G 의 일부 공간 의 요소 이 다 . 때로 는 , 최고 스코어 를 제공 하 는 y 값 을 반환 하 는 것 으로서 g 가 정의 되 도록 스코어링 함수 ( scoring function )