引言
机器学习（Machine Learning, ML）作为人工智能领域的核心分支，其目标是让计算机系统通过数据自动学习规律，从而完成预测、分类、决策等任务。自20世纪50年代诞生以来，机器学习的定义与研究范式经历了多次迭代，从早期的符号主义到统计学习，再到如今的深度学习，其方法论和应用场景不断拓展。本文将系统梳理机器学习的核心定义、主流范式及其演变逻辑，并探讨未来发展方向。
一、机器学习的定义与本质
1.1 经典定义与核心要素
根据Tom Mitchell在《机器学习》中的经典定义：“机器学习是计算机系统通过经验（数据）自动改进性能的过程。”这一定义包含三个核心要素：
- 数据驱动：系统通过观察数据（经验）进行学习；
- 自动化：无需显式编程，算法自动提取特征和规律；
- 性能优化：通过学习提升特定任务的表现。
机器学习的本质是从数据中挖掘隐含的模式，并将其转化为可执行的模型。例如，图像分类模型通过分析大量图片数据，学习到“猫”与“狗”的视觉特征差异，从而实现自动分类。
1.2 机器学习与传统编程的区别
传统编程遵循“输入数据 → 规则 → 输出结果”的逻辑，依赖人类设计的显式规则（如IF-THEN语句）。而机器学习则是“输入数据 → 模型 → 输出结果”，规则由数据自动推导生成。例如，手写数字识