1.2　什么是機器學習

“作為計算機科學的子領域，機器學習可以使計算機在沒有被顯式編程的情況下具有學習能力。”——亞瑟?塞繆爾（Arthur Samuel）

我們說的機器學習具體指的是什么？今天，大部分計算機程序都是人編寫的。軟件工程師們仔細構建著那些控制軟件行為的規則，并將這些規則編寫成計算機代碼。

如果你讀的是本書的電子書版本，那么請馬上看一下屏幕。你所看到的任何東西都是由軟件工程師編寫的規則所控制。這種方式已經讓我們走得很遠，但也不是說這種方式沒有局限性。有的時候，可能存在太多的規則需要人們來構建。我們甚至無法思考這些規則，這些規則對聰明的開發人員來說都難以應對。

作為一個簡單的練習，請用一分鐘來想一想能描述所有狗的一系列規則，這些規則可以區分狗與其它動物。用毛來區分么？當然，貓也有毛！當狗穿上外套怎么樣呢？當然還是狗，只是穿上了外套。研究人員花費許多年時間來構建這些規則，但是他們并沒有取得成功。

人們好像并不能很完美地說出為什么這就是狗，但是當人們看到狗的時候就知道這就是狗。作為一個物種，我們似乎能檢測那些特定的、難以描述的模式，總體上，這些模式能夠讓我們識別出狗。機器學習也嘗試做同樣的工作。我們讓計算機通過模式檢測來開發自己的規則集，而不是傳統地通過手工構建規則集。

有不同的方法可以實現上述目標。這里，我們關注3類不同的學習方法：監督學習、非監督學習和強化學習。