序言
　　在人工智能界有一种说法，认为机器学习是人工智能领域中最能够体现智能的一个分支．从历史来看，机器学习似乎也是人工智能中发展最快的分支之一，在二十世纪八十年代的时候，符号学习可能还是机器学习的主流，而自从二十世纪九十年代以来，就一直是统计机器学习的天下了，不知道是否可以这样认为：从主流为符号机器学习发展到主流为统计机器学习，反映了机器学习从纯粹的理论研究和模型研究发展到以解决现实生活中实际问题为目的的应用研究，这是科学研究的一种进步，有关机器学习的专著国内出版的不是很多，前两年有李航教授的《统计学习方法》出版，以简要的方式介绍了一批重要和常用的机器学习方法．此次周志华教授的鸿篇巨著《机器学习》则全面而详细地介绍了机器学习的各个分支，既可作为教材，又可作为自学用书和科研参考书，翻阅书稿的过程引起了一些自己的思考，平时由于和机器学习界的朋友接触多了，经常获得一些道听途说的信息以及专家们对机器学习现状及其发展前途的评论，在此过程中，难免会产生一些自己的疑问．我借此机会把它写下来放在这里，算是一种“外行求教机器学习”．