机器学习（Machine Learning，ML）是一种人工智能（Artificial Intelligence，AI）领域中的重要分支，其目标是让计算机从数据中学习规律并可以自动进行预测或决策。
在传统的计算机程序开发中，程序员需要编写大量的代码来实现某种功能。然而在机器学习中，我们不需要事先对问题有深入的理解或编写大量的代码，而是给计算机提供大量的数据和答案，让计算机通过学习这些数据和答案，来生成一个可用于预测或决策的模型。
机器学习的核心是模型，也称为学习器（Learner）。模型是指对任务的理解和解决方案的抽象，可以是一个数学函数、一个概率模型、一个决策树等等。模型通常包含多个参数，这些参数的设置会影响模型的输出结果。因此，在机器学习中，我们的目标就是通过学习数据来优化这些参数，使得模型能够准确地预测或决策。
机器学习可以分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。其中，监督学习是最常见的一种机器学习方法。在监督学习中，我们需要为计算机提供一组已知的输入和输出数据，在这个数据集上训练一个模型，使其能够对新的输入数据进行相应的输出。例如，房价预测问题，我们的输入是房屋的各种特征，如面积、位置、年龄等，而输出则是房价。无监督学习则不需要提供具体的输出结果，它的目标是让计算机自动地根据数据特点将数据分类、聚类或者分解。强化学习则更多的是针对决策问题，通过对不同决策的反馈和奖惩，来逐步学习出最优的决策方法。
机器学习最常见的算法有：线性回归、逻辑回归、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、决策树、随机森林、神经网络等等。这些算法既有传统的统计学习方法，也有新兴的深度学习方法。深度学习通过构建多层神经网络，可以从大量复杂的数据中提取出更加高层次的特征，从而使问题的解决更加精准、快速。
机器学习的应用非常广泛，包括但不限于以下领域：
自然语言处理：机器翻译、自动问答、中文分词等。
计算机视觉：图像分类、目标检测、人脸识别等。
推荐系统：商品推荐、音乐推荐、新闻推荐等。
医疗保健：病例诊断、药物研发、医疗影像识别等。
金融服务：风险管理、信用评分、股票预测等。
物联网：智能家居、智能城市、智能交通等。
游戏开发：智能对手、游戏自动生成等。
总的来说，机器学习是一种快速发展的技术，已经在各个领域发挥出了重要作用，并且其应用前景也非常广阔。