机器学习中如何表示 feature vector ？

假设给定一个（0，1）矩阵，让你根据这些（0，1）值，来找出这组数据的结构规律，然后根据这些规律来预测。假设这个矩阵大小是10行10列的。那么在建立机器模型的时候，它的 training set 是否是 （1，1），（1，2），（1，3），（1，4），。。。。。。 （10，8），（10，9），（10，10）这样的有序数列对呢？其相应的 label 就是该矩阵中对应的 0， 1 值？如果这个是正确的话，那么如何说明，在对该矩阵做一些随机变换之后，对新得到的矩阵进行这个算法，得到的结果与之前的是一样的呢？