机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

机器学习(Machine Learning，ML)是人工智能(AI)的一个分支，旨在使计算机系统能够从数据中学习，改进和发展自己的算法，以便执行任务而无需明确编程。简而言之，机器学习是让计算机系统通过从数据中提取模式和信息来进行学习，以便能够做出预测、做出决策或执行特定任务。

机器学习的核心思想是使用数据来训练计算机模型，以便让计算机根据数据中的模式和趋势做出预测或做出有关任务的决策。这些模型可以根据数据的变化而逐步改进，从而提高性能。

在机器学习中，通常有三种主要类型的学习：

1、监督学习(Supervised Learning)

在监督学习中，算法从标记过的训练数据中学习，并使用这些数据来预测或分类新的未标记数据。常见的任务包括回归(预测连续值)和分类(将数据分为不同的类别)。

2、无监督学习(Unsupervised Learning)

在无监督学习中，算法从未标记的数据中寻找模式和结构，通常用于聚类(将数据分组)和降维(减少数据维度)。

3、强化学习(Reinforcement Learning)

强化学习涉及一个代理通过与环境的交互来学习做出动作，以最大化一个称为奖励的信号。代理通过试错来学习，在不同情况下采取不同的行动。

机器学习在许多领域都有广泛的应用，如自然语言处理、计算机视觉、医疗诊断、金融预测、自动驾驶等。它是人工智能取得突破性进展的关键之一，因为它使计算机能够从数据中自动学习，适应和改进，从而实现更准确的预测和决策。

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