1.2　什么是机器学习

“作为计算机科学的子领域，机器学习可以使计算机在没有被显式编程的情况下具有学习能力。”——亚瑟•塞缪尔（Arthur Samuel）

我们说的机器学习具体指的是什么？今天，大部分计算机程序都是人编写的。软件工程师们仔细构建着那些控制软件行为的规则，并将这些规则编写成计算机代码。

如果你读的是本书的电子书版本，那么请马上看一下屏幕。你所看到的任何东西都是由软件工程师编写的规则所控制。这种方式已经让我们走得很远，但也不是说这种方式没有局限性。有的时候，可能存在太多的规则需要人们来构建。我们甚至无法思考这些规则，这些规则对聪明的开发人员来说都难以应对。

作为一个简单的练习，请用一分钟来想一想能描述所有狗的一系列规则，这些规则可以区分狗与其它动物。用毛来区分么？当然，猫也有毛！当狗穿上外套怎么样呢？当然还是狗，只是穿上了外套。研究人员花费许多年时间来构建这些规则，但是他们并没有取得成功。

人们好像并不能很完美地说出为什么这就是狗，但是当人们看到狗的时候就知道这就是狗。作为一个物种，我们似乎能检测那些特定的、难以描述的模式，总体上，这些模式能够让我们识别出狗。机器学习也尝试做同样的工作。我们让计算机通过模式检测来开发自己的规则集，而不是传统地通过手工构建规则集。

有不同的方法可以实现上述目标。这里，我们关注3类不同的学习方法：监督学习、非监督学习和强化学习。