在机器学习领域中，“符号学习”和“统计学习”代表了两种不同的学习方法或范式。
符号学习符号学习主要关注的是基于规则和逻辑的学习方式。它试图让计算机理解并处理信息的方式类似于人类处理概念和知识的方式。在符号学习中，数据通常会被表示成符号形式，比如文字或者逻辑表达式。算法会基于这些符号来推断新的知识或者解决特定的问题。举个例子，如果一个程序需要根据天气预报决定是否带伞出门，那么它可能会根据一些明确的规则（如“如果下雨，则带伞”）来做决定。
统计学习统计学习则更注重数据本身，并且依赖于概率和统计学来做出预测或决策。在这种方法中，算法通过大量的数据来找出规律，而不是依赖于明确的规则。例如，在预测明天是否会下雨的时候，统计学习可能会分析过去很多天的气象数据，找出湿度、气压等变量与下雨之间的关系，然后根据这些模式来预测未来的情况。
简单来说，符号学习更像是基于规则的推理，而统计学习则是基于数据的归纳。在实际应用中，很多时候是将两者结合起来使用，以达到更好的效果。随着大数据和计算能力的发展，统计学习尤其是深度学习近年来取得了巨大的成功，但在某些领域，特别是那些需要强解释性和逻辑推理的任务上，符号学习仍然有着重要的地位。
场景案例：电子邮件过滤器
符号学习的应用假设我们要开发一个电子邮件过滤器来识别垃圾邮件。如果我们采用符号学习的方法，我们可能会定义一系列明确的规则来判断一封邮件是否为垃圾邮件。例如：
- 如果邮件包含诸如“赢大奖”、“免费”这样的关键词，则标记为垃圾邮件。
- 如果邮件来自已知的垃圾邮件发送者列表中的任何一个，则标记为垃圾邮件。
- 如果邮件没有明确的主题行或主题行非常简短，则可能标记为垃圾邮件。
这里的关键在于，我们给定了明确的条件和规则，系统按照这些规则进行判断。这种方法的优点是透明度高，容易理解和调整规则。缺点是需要人工设计规则，而且对于新出现的垃圾邮件手法可能不够灵活。
统计学习的应用同样的场景，如果我们使用统计学习的方法，我们将不再依赖人为设定的规则。相反，我们会收集大量电子邮件样本，其中一部分已经被人工标记为垃圾邮件，另一部分为正常邮件。然后，我们训练一个机器学习模型（如支持向量机、随机森林或神经网络），让它从这些样本中学习区分垃圾邮件和非垃圾邮件的特征。
在这个过程中，模型会自动发现哪些词汇、邮件结构特征以及其它属性最能区分垃圾邮件和正常邮件。例如，模型可能会发现包含特定URL链接或具有某种格式的邮件更可能是垃圾邮件。这种方法的优点是可以自动适应新的垃圾邮件模式，只要训练数据足够多和多样化。缺点是模型内部的工作机制可能不容易解释，而且需要大量的标记数据来进行训练。
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