机器学习（Machine Learning，简称ML）是 人工智能领域的一个重要分支。它 通过让计算机观察和学习大量数据，发现其中的规律和模式，从而获得分析和解决问题的能力。机器学习不需要我们为计算机编写详细的指令，而是让计算机自己从数据中学习并改进其性能。

机器学习涉及多个学科，包括概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等。它的应用范围非常广泛，包括人工智能、模糊识别、数据挖掘、自然语言处理、语音处理、计算视觉、信息检索、生物信息等多个计算机领域。

机器学习的基本思想是通过算法对数据进行统计分析，从而进行“自学”，使得人工智能系统获得了归纳推理和决策能力。这种方法使得机器学习在处理复杂问题时具有更高的准确性和效率。

机器学习的常见类型包括：

监督学习：

通过已标注的训练数据来训练模型，使其能够对未知数据进行预测。

无监督学习：

通过未标注的数据来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。

强化学习：

通过与环境互动来学习最优策略。

总之，机器学习是一种强大的技术，它使计算机能够从数据中学习并改进自身性能，从而在各种领域中实现智能化应用。