机器学习是 人工智能的一个分支，它赋予计算机系统通过分析和学习数据的能力，从而获得知识、技能，并改善自身的性能。这种方法与传统的编程方法不同，传统的编程方法需要工程师基于特定规则和方法设计和编写代码。相比之下，机器学习允许计算机从大量的数据中自动识别模式，并根据这些模式做出决策或预测，而无需进行明确的编程。

机器学习的核心在于开发算法，这些算法能够从输入数据中学习并改进自身的性能。机器学习算法可以分为几种类型，包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习涉及使用标记的数据集来训练算法，以便对新的、未见过的数据进行准确的预测。无监督学习则用于发现未标记数据中的结构和模式。强化学习则是通过与环境的交互来学习，以最大化某种奖励信号。

机器学习的应用非常广泛，包括但不限于人工智能、模糊识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别、计算机视觉、信息检索和生物信息学等领域。通过机器学习，计算机可以在不进行明确编程的情况下，从数据中学习并改进自身的性能，这使得它在处理复杂问题和大量数据时具有巨大的潜力。