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里面称作者是周志华，我无从考证，只是转载。个人感觉写得很不错。转载至此。
机器学习现在是一大热门，研究的人特多，越来越多的新人涌进来。
不少人其实并没有真正想过，这是不是自己喜欢搞的东西，只不过看见别人都在搞，觉着跟大伙儿走总不会吃亏吧。
问题是，真有个“大伙儿”吗？就不会是“两伙儿”、“三伙儿”？如果有“几伙儿”，那到底该跟着“哪伙儿”走呢？
很多人可能没有意识到，所谓的machine learning community，现在至少包含了两个有着完全不同的文化、完全不同的价值观的群体，称为machine learning "communities"也许更合适一些。
第一个community，是把机器学习看作人工智能分支的一个群体，这群人的主体是计算机科学家。
现在的“机器学习研究者”可能很少有人读过1983年出的“Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach”这本书。这本书的出版标志着机器学习成为人工智能中一个独立的领域。它其实是一部集早期机器学习研究之大成的文集，收罗了若干先贤（例 如Herbert Simon，那位把诺贝尔奖、图灵奖以及各种各样和他相关的奖几乎拿遍了的科学天才）的大作，主编是Ryszard S. Michalski（此君已去世多年了，他可算是机器学习的奠基人之一）、Jaime G. Carbonell（此君曾是Springer的LNAI的总编）、Tom Mitchell（此君是CMU机器学习系首任系主任、著名教材的作者，机器学习界没人不知道他吧）。Machine Learning杂志的创刊，正是这群人努力的结果。这本书值得一读。虽然技术手段早就日新月异了，但有一些深刻的思想现在并没有过时。各个学科领域总有 不少东西，换了新装之后又粉墨登场，现在热火朝天的transfer learning，其实就是learning by analogy的升级版。
人工智能的研究从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，是有一条自然、清晰的脉络。人工智能出身的机器学习研究者，绝大部分 是把机器学习作为实现人工智能的一个途径，正如1983年的书名那样。他们关注的是人工智能中的问题，希望以机器学习为手段，但具体采用什么样的学习手 段，是基于统计的、代数的、还是逻辑的、几何的，他们并不care。
这群人可能对统计学习目前dominating的地位未必满意。靠统计学习是不可能解决人工智能中大部分问题的，如果统计学习压制了对其他手段的研 究，可能不是好事。这群人往往也不care在文章里show自己的数学水平，甚至可能是以简化表达自己的思想为荣。人工智能问题不是数学问题，甚至未必是 依靠数学能够解决的问题。人工智能中许多事情的难处，往往在于我们不知道困难的本质在哪里，不知道“问题”在哪里。一旦“问题”清楚了，解决起来可能并不 困难。
第二个community，是把机器学习看作“应用统计学”的一个群体，这群人的主体是统计学家。
和纯数学相比，统计学不太“干净”，不少数学家甚至拒绝承认统计学是数学。但如果和人工智能相比，统计学就太干净了，统计学研究的问题是清楚的，不象人工智能那样，连问题到底在哪里都不知道。在相当长时间里，统计学家和机器学习一直保持着距离。
慢慢地，不少统计学家逐渐意识到，统计学本来就该面向应用，而机器学习天生就是一个很好的切入点。因为机器学习虽然用到各种各样的数学，但要分析大 量数据中蕴涵的规律，统计学是必不可少的。统计学出身的机器学习研究者，绝大部分是把机器学习当作应用统计学。他们关注的是如何把统计学中的理论和方法变 成可以在计算机上有效实现的算法，至于这样的算法对人工智能中的什么问题有用，他们并不care。
这群人可能对人工智能毫无兴趣，在他们眼中，机器学习就是统计学习，是统计学比较偏向应用的一个分支，充其量是统计学与计算机科学的交叉。这群人对统计学习之外的学习手段往往是排斥的，这很自然，基于代数的、逻辑的、几何的学习，很难纳入统计学的范畴。
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