机器学习（Machine Learning，简称ML）是 人工智能领域的一个重要分支。它赋予计算机系统通过分析和学习大量数据的能力，从而发现数据中的规律和模式，以自动改进其性能并进行预测或决策，而无需人工编写具体的程序或规则。
机器学习的核心思想是让计算机从数据中学习，而不是依赖于明确的编程指令。这种方法特别适用于处理规则不明确或规则随时间变化复杂的任务。机器学习技术可以应用于多个领域，包括人工智能、模糊识别、数据挖掘、自然语言处理、语音处理、计算机视觉、信息检索和生物信息学等。
机器学习的定义有多种，但主要概念是计算机能够通过数据学习并改善自身性能。例如，Arthur Samuel在1959年将机器学习定义为使计算机在没有明确前置条件限制的情况下具有学习能力的研究领域。Tom Mitchell则将机器学习定义为计算机程序从经验中学习以解决特定任务并进行性能度量的过程。
机器学习的算法主要分为两大类：监督学习和无监督学习。监督学习用于学习输入到输出的映射，常用于现实世界应用中，其进步和创新速度最快。无监督学习则侧重于发现数据中的模式和结构，通常用于聚类和关联任务。
总的来说，机器学习是一种强大的工具，它使计算机能够从数据中提取有价值的信息，从而实现自动化决策和预测，提高效率和准确性。随着大数据技术的发展，机器学习的应用前景将更加广阔。