機械学習の分類器は，オブジェクトを分類する関数である．これは，明示的なプログラミングによってではなく，例の集合を使って訓練することによって作成される．訓練データは，数値，テキスト，音声，画像のいずれでも，またそれらを組み合わせたものでもよい．

訓練のための例を集める

16進数のRGBカラーの値から色を得る：

暗い色を得る：

明るい色を得る：

それぞれの訓練値が正しいクラスに割り当てられている訓練集合を構築する：

分類器を訓練する

訓練集合を使って，分類器を訓練する：

分類器をテストする

分類器に新しい色を与える．訓練データに基づいて，分類器は色をどのように分類するかを推測する：

分類器がどの程度自信を持って推測したのかは，それぞれのクラスに属する確率として表現される：

色のリストを分類する：

分類器についての情報を得る

分類器の特性についてのレポートを得る：