机器学习是一门 跨学科的研究领域，它融合了概率论、优化理论、统计学等多个学科的知识，旨在通过计算机实现自我获取新知识、自我学习和改进的过程。作为人工智能的一个分支，机器学习已经发展出多种有效的方法，包括支持向量机（SVM）、回归分析、决策树、随机森林、强化学习、集成学习、深度学习等，这些方法在数据预测、自动化、自动决策和优化等任务中发挥着重要作用，部分替代了人类的脑力劳动。

具体来说，机器学习的核心目标是构建一个能够从经验中学习的系统。它涉及设计算法，使其能够从数据中提取模式，并利用这些模式来预测或决定对特定任务的最佳行动方案。

机器学习的应用范围非常广泛，包括但不限于以下几个方面：

监督学习：

通过已标注的训练数据来训练模型，使其能够对新的输入数据进行准确的预测或分类。

无监督学习：

在没有标注的数据上进行学习，发现数据中的结构和模式。

半监督学习：

结合少量标注数据和大量未标注数据进行训练，以提高模型的泛化能力。

强化学习：

通过与环境的交互来学习策略，以最大化累积奖励。

集成学习：

通过组合多个基学习器的预测结果来提高整体性能。

深度学习：

利用神经网络模型来处理复杂的数据和任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。

此外，机器学习还包括一些基础概念和方法，如线性判别分析（LDA）、主成分分析（PCA）、决策树、支持向量机、期望最大化（EM）算法、聚类、降维技术，以及模型评估的方法和指标。

综上所述，机器学习是一个涵盖多个学科领域、应用广泛且不断发展的研究领域。