機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是一種人工智能（AI）的分支領(lǐng)域，它使用各種算法和技術(shù)來讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并自動改進(jìn)，以完成特定的任務(wù)或目標(biāo)。機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是讓機(jī)器能夠通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)并改進(jìn)，而無需明確地編寫程序或進(jìn)行人工干預(yù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)通常基于大量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。數(shù)據(jù)集可以是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，例如表格數(shù)據(jù)，也可以是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，例如圖像、音頻和文本等。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)集中的每個數(shù)據(jù)點(diǎn)都包含特征（Feature），即數(shù)據(jù)的各個方面或?qū)傩?。機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過分析數(shù)據(jù)集中的特征，學(xué)習(xí)并發(fā)現(xiàn)特征之間的關(guān)系和規(guī)律，從而預(yù)測或分類新的數(shù)據(jù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要分為三種類型：監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）。監(jiān)督學(xué)習(xí)是基于有標(biāo)記數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，通過已知的輸入和輸出對算法進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是在沒有標(biāo)記的數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)，通過聚類、降維和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等技術(shù)來分析數(shù)據(jù)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最佳行為策略的學(xué)習(xí)方式，它適用于需要動態(tài)適應(yīng)的決策問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能、自然語言處理、圖像識別、金融、醫(yī)療、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。隨著數(shù)據(jù)的不斷增加和算法的不斷改進(jìn)，機(jī)器學(xué)習(xí)將會有更加廣泛和深入的應(yīng)用。