机器学习是一门专注于研究机器如何模拟人类学习行为的学科。其核心在于通过不断获取新知识和技能，重新组织已有的知识结构，进而持续提升自身性能，最终达成从数据中学习数据背后分布规律，并运用这些规律解决新问题的目标。

机器学习的“学习”过程类似于人类学习骑自行车，通过反复练习和改进技巧，逐渐掌握平衡和转向。具体来说，机器学习通过大量数据的“训练”，在过程中调整自己，最终能做出更精准的预测或决策。它并不是给计算机硬性规定规则，而是通过数据和经验让计算机自动调整，找出其中的规律。

机器学习的工作方式包括以下几个步骤：

选择数据：

将数据分成训练数据、验证数据和测试数据。

模型训练：

使用训练数据来训练模型，使其能够识别数据中的模式和规律。

模型验证：

使用验证数据来评估模型的性能，并进行必要的调整。

模型测试：

使用测试数据来验证模型的泛化能力，确保其在未见过的数据上也能表现良好。

机器学习和人工智能的关系密切，机器学习是人工智能领域的一个重要分支，并且和知识发现与数据挖掘有所交集。通过从数据中学习模式和规律，机器学习实现了计算机系统的智能化，为解决各种复杂的现实世界问题提供了一种有效的方法。

总的来说，机器学习通过模拟人类学习行为，使计算机能够从数据中提取知识并应用于实际问题中，从而推动人工智能技术的发展和应用。