机器学习（Machine Learning，ML）是一门 计算机科学与人工智能的交叉学科，旨在开发出具有自主学习、自我优化、自我适应能力的计算机系统。它主要利用数据和统计算法，通过计算机程序来模拟人类的学习过程，从而实现多种人工智能应用。

具体来说，机器学习的研究领域包括：

概率论：

研究随机现象及其规律，为机器学习提供理论基础。

统计学：

提供从数据中提取信息、建立概率模型的方法。

逼近论：

研究如何通过简单函数来逼近复杂函数。

凸分析：

研究凸集和凸函数，用于优化问题。

算法复杂度理论：

研究算法的效率和复杂性，以确保机器学习算法的实际应用可行性。

机器学习的应用非常广泛，包括但不限于：

监督学习：使用带有明确标签的数据来训练模型，进行预测和分类。

无监督学习：在没有标签的数据中寻找隐藏的结构和模式。

半监督学习：结合少量标签数据和大量未标签数据进行训练。

强化学习：通过与环境互动来学习最优决策策略。

机器学习的核心在于开发能够从数据中学习并做出决策的算法，而无需进行明确的编程指令。这些算法通过分析数据来识别模式和趋势，进而进行预测和决策。例如，通过分析历史数据，机器学习算法能够预测客户的行为，这一过程不需要开发者编写具体的指令代码。

总的来说，机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。