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。

机器学习模型的开发步骤可以大致分为以下几步：

1、明确问题：首先需要明确要解决的问题是什么，确定问题的目标和需求。

2、收集数据：收集足够多的数据来训练模型，数据的质量和数量都会影响模型的性能。

3、数据预处理：对收集到的数据进行清洗、预处理和特征工程等操作，以便于模型训练。

4、模型选择：根据具体问题和数据特点选择合适的机器学习模型。

5、模型训练：使用处理后的数据对选择的模型进行训练，通过调整模型参数来优化模型的性能。

6、模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，评估模型的泛化能力和性能。

7、模型优化：根据评估结果对模型进行优化，提高模型的性能和泛化能力。

以上步骤并不是绝对的，不同的机器学习问题可能需要不同的开发流程和处理方法。