机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并改进自身性能的科学。它通过分析大量数据，自动提取有用的信息，从而实现对新数据的准确预测和决策。机器学习是人工智能的一个分支，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。

机器学习的核心在于开发能够访问数据并自行学习的计算机程序。这些程序可以根据经验自动改进，而无需显式编程。机器学习算法可以大致分为监督学习、非监督学习、强化学习和深度学习等几类。

在实际应用中，机器学习已被成功地应用到多个领域，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、信息检索和生物信息学等。

自动化：

机器学习算法能够自动从数据中学习，无需人工干预。

数据驱动：

机器学习依赖于大量数据来训练模型，从而提高预测和决策的准确性。

泛化能力：

机器学习模型通常能够处理未见过的数据，并在新的数据集上表现良好。

多种应用：

机器学习在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域有广泛应用。

总的来说，机器学习是一种强大的工具，它使计算机能够从数据中提取知识并自主改进性能，从而在各种应用场景中实现智能化和自动化。