第1章　引言　　自从计算机问世以来，人们就想知道它们能不能自我学习。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。想像一下，在未来，计算机能从医疗记录中学习，获取治疗新疾病最有效的方法；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早间新闻。对计算机学习的成功理解将开辟出许多全新的应用领域，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（及缺陷）。　　目前，我们还不知道怎样使计算机具备和人类一样强大的学习能力。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，迄今为止，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、医疗记录等信息的大型数据库中发现有价值的信息。随着对计算机认识的日益成熟，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！　　我们可以通过一些专项成果看到机器学习这门技术的现状：计算机已经能够成功地识别人类的讲话（Waibel 1989，Lee l989）；预测肺炎患者的康复率（Cooper et al．1997）；检测信用卡的欺诈；在高速公路上自动驾驶汽车(Pomerleau 1989)；以接近人类世界冠军的水平对弈西洋双陆棋（Tesauro 1992，1995）。