什么是机器学习（ML）

Arthur Samuel的理解

“the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”

也就是说，“研究领域使计算机无需进行明确编程即可学习”。这是之前提出的非正式的定义。

Tom Mitchell的理解

A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.

这是一个更现代的定义，也就是说，如果某计算机程序在T任务上的性能（由P来衡量）随着经验E的提高而提高，那么据说计算机程序可以从经验E中学习一些任务T和性能指标P。

以玩跳棋为例子：
E =玩过许多跳棋游戏的经验，
T =扮演跳棋的任务，
P =程序将赢得下一场比赛的概率。
（大家可以将例子代入理解，通俗地说就是，计算机根据已有的经验像人一样进行学习，然后变强）

通常，可以将任何机器学习问题分配给以下两种广泛的分类之一：监督学习和无监督学习（Supervised learning and Unsupervised learning）。