第1章 　绪论
自从计算机被发明以来，人们就想知道它们能不能学习。如果我们理解了计算机学习的内在机制，即怎样使它们根据经验来自动提高，那么影响将是空前的。想象一下，在未来，计算机能从医疗记录中学习，获取治疗新疾病的最有效方法；住宅管理系统分析住户的用电模式，以降低能源消耗；个人软件助理跟踪用户的兴趣，并为其选择最感兴趣的在线新闻……。对计算机学习的成功理解将开辟出全新的应用领域，并使其计算能力和可定制性上升到新的层次。同时，透彻地理解机器学习的信息处理算法，也会有助于更好地理解人类的学习能力。
目前，我们还不知道怎样使计算机的学习能力和人类相媲美。然而一些针对特定学习任务的算法已经产生。关于学习的理论认识已开始逐步形成。人们开发出了很多实践性的计算机程序来实现不同类型的学习，一些商业化的应用也已经出现。例如对于语音识别这样的课题，至今为止，基于机器学习的算法明显胜过其他的方法。在数据挖掘领域，机器学习算法理所当然地得到应用，从包含设备维护记录、借贷申请、金融交易、医疗记录等类似信息的大型数据库中发现有价值的信息。随着对计算机的理解的日益成熟，机器学习必将在计算机科学和技术中扮演越来越重要的角色！
通过一些特定的成就我们可以看到这门技术的现状：计算机已经能够成功地识别人类的讲话（Waibel 1989；Lee 1989）；预测肺炎患者的康复率（Cooper et al. 1997）；检测信用卡欺诈；在高速公路上驾驶（Pomerleau 1989）；以接近人类世界冠军的水平对弈西洋双陆棋 这样的游戏（Tesauro 1992, 1995）。已有了很多理论成果能够对训练样例数量、假设空间大小、和学得假设错误率这三者间的基本关系进行刻画。我们正在开始获取人类和动物学习的原始模型，用以理解它们和计算机的学习算法间的关系（例如，Laird et al. 1986；Anderson 1991；Qin et al. 1992；Chi & Bassock 1989；Ahn & Brewer 1993）。在过去的十年中无论是应用、算法、理论，还是生物系统的研究都取得了值得注目的进步。机器学习最近的几种应用被归纳在表1-1中。Langley & Simon（1995）以及Rumelhart et al.（1994）调查了机器学习的一些其他应用。

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