中，机器学习已经给我们在自动驾驶汽车，实用语音识别，有效的网络搜索，以及提高人类基因组的认识方面带来大量帮助。今天的机器学习是如此普遍，你可能使用它每天几十次却不了解它。许多研究人员也认为这是最好的达到真正的“人工智能”的方法。
在90年代初，人们开始意识到一种可以更有效地构建模式识别算法的方法，那就是用数据（可以通过廉价劳动力采集获得）去替换专家（具有很多图像方面知识的人）。因此，我们搜集大量的人脸和
非人脸图像，再选择一个算法，然后冲着咖啡、晒着太阳，等着计算机完成对这些图像的学习，这就是机器学习的思想。“机器学习”强调的是，在给计算机程序（或者机器）输入一些数据后，它必须做一些事情，那就是学习这些数据，而这个学习的步骤是明确的。
在21世纪中期，机器学习成为了计算机科学领域一个重要的研究课题，计算机科学家们开始将这些想法应用到更大范围的问题
上，不再限于识别字符、识别猫和狗或者识别图像中的某个目标等等这些问题。研究人员开始将机器学习应用到机器人（强化学习，操控，行动规划，抓取）、基因数据的分析和
金融市场的预测中。另外，机器学习与图论的联姻也成就了一个新的课题---图模型。每一个机器人专家都“无奈地”成为了机器学习专家，同时，机器学习也迅速成为了众人渴望的必备技能之一。然而，“机器学习”这个概念对底层算法只字未提。我们已经看到凸优化、核方法、支持向量机和Boosting算法等都有各自辉煌的时期。再
加上一些人工设计的特征，那在机器学习领域，我们就有了很多的方法，很多不同的思想流派，
根据吴恩达博士的分法，
将机器学习分为四类：监督学习、无监督学习、强化学习、迁移学习。
是利用已知类别的样本（即有标记的样本labeledsample，已知其相应的类别），调整分类器的参数，训练得到一个最优模型，使其达到所要求性能，再利用这个训练后的模型，将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断，从而实现分类的目的，这样，即可以对未知数据进行分类。
通俗的来讲，我们给计算机一堆选择题（训练样本），并同时提供了它们的标准答案，计算机努力调整自己的模型参数，希望自己推测的答案与标准答案越一致越好，使计算机学会怎么做这类题。然后再让计算机去帮我们做没有提供答案的选择题（测试样本）。
实现没有有标记的、已经分类好的样本，需要我们直接对输入数据集进行建模，例如聚类，最直接的例子就是我们常说的『人以群分，物以类聚』。我们只需要把相似度高的东西放在
一起，对于新来的样本，计算相似度后，按照相似程度进行归类就好。
通俗的来讲，我们给计算机一堆选择题（训练样本），但是不提供标准答案，计算机尝试分析这些题目之间的关系，对题目进行分类，计算机也不知道这几堆题的答案分别
是什么，但计算机认为每一个类别内的题的答案应该是相同的。
所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在教师信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcementlearningsystem)如何去产生正确的动作。
通俗的来讲，我们给计算机一堆选择题（训练样本），但是不提供标准答案，计算机尝试去做这些题，我们作为老师批改计算机做的对不对，对的越多，奖励越多，则计算机努力调整自己的模型参数，希望自己推测的答案能够得到更多的奖励。不严谨的讲，可以理解为先无监督后有监督学习。
考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过transferlearning我们可以将已经学到的parameter分享给新模型从而加快并优化模型的学习不用像之前
那样learnfromzero。把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练数据集。
为什么要用机器学习解决问题？
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目前处于
大数据时代，到处都有成T成P的数据，简单规则处理难以发挥这些数据的价值；廉价的高性能计算，使得基于大规模数据的学习时间和代价降低；廉价的大规模存储，使得能够更快地和代价更小地处理大规模数据；存在大量高价值的问题，使得花大量精力用机器学习解决问题后，能获得丰厚收益。
机器学习应该用于解决什么问题？
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目标问题需要价值巨大，因为机器学习解决问题有一定的代价；
目标问题有大量数据可用，有大量数据才能使机器学习比较好地解决问题（相对于简单规则或人工）；
目标问题由多种因素（特征）决定，机器学习解决问题的优势才能体现（相对于简单规则或人工）；
目标问题需要持续优化，因为机器学习可以基于数据自我学习和迭代，持续地发挥价值。
深度学习vs机器学习vs模式识别
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模式识别（Pattern recognition）、机器学习（machine learning）和深度学习（deep learning）代表三种不同的思想流派。模式识别是最古老的（作为一个术语而言，可以说是很过时的）。机器学习是最基础的（当下初创公司和研究实验室的热点领域之一）。而深度学习是非常崭新和有
影响力的前沿领域，我们甚至不会去思考后深度学习时代。深度学习是机器学习的一种，是一种『抽象出的模型』在结构上比较特殊（有深度且可以堆叠，比如各类神经网络）的机器学习方法。
1）机器学习就像是一个真正的冠军一样持续昂首而上；
2）模式识别一开始主要是作为机器学习的代名词；
3）模式识别正在慢慢没落和消亡；
4）深度学习是个崭新的和快速攀升的领域。
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