机器学习是一种人工智能的分支，它利用算法和统计模型使计算机系统能够从数据中学习并自动改进。机器学习的核心是利用数据来训练模型，这些模型可以用来进行预测、分类、聚类等任务。常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯等。
其运作过程可以大致分为以下几个步骤：
数据准备：机器学习的第一步是准备训练数据。这包括数据的收集、清理、处理等。
特征提取：在训练数据准备好之后，需要进行特征提取。特征是指从数据中提取出来的有用信息，它们可以帮助机器学习算法更好地理解数据。常用的特征提取方法包括主成分分析、特征选择等。
模型训练：在特征提取完成之后，需要选择合适的机器学习算法来训练模型。模型训练的目的是找到最优的模型参数，使得模型在训练数据上的预测误差最小。
模型评估：模型训练完成之后，需要对模型进行评估。评估的目的是确定模型的泛化能力，即模型对新数据的预测能力。常用的评估方法包括交叉验证、ROC曲线等。
模型预测：模型训练和评估完成之后，就可以使用模型进行预测了。预测的过程是将输入数据输入到训练好的模型中，模型将输出相应的预测结果。
机器学习的关键词包括特征提取、模型训练、模型评估、泛化能力等。