机器学习（Machine Learning，简称ML）是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的一个子领域，它关注如何让计算机系统通过经验自动地学习和改进。机器学习算法使用数据集（通常称为训练数据）对模型进行训练，以识别数据中的模式和关系。训练后的模型可以用于预测新数据的结果、分类任务或其他相关任务。
机器学习可分为几类：
- 监督学习（Supervised Learning）：在监督学习中，算法使用包含输入和对应正确输出的训练数据来学习。目标是让模型能够根据新输入数据生成正确的输出。监督学习的常见任务包括分类（如图像识别）和回归（如房价预测）。
- 无监督学习（Unsupervised Learning）：在无监督学习中，算法使用不带标签的训练数据进行学习。目标是发现数据中的潜在结构或模式。无监督学习的常见任务包括聚类（如客户细分）和降维（如主成分分析）。
- 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种通过与环境的交互来学习决策策略的方法。在这个过程中，智能体（Agent）根据其所执行的动作和所得到的奖励或惩罚来调整行为。目标是让智能体学会在给定的环境中最大化累积奖励。
机器学习在诸多领域具有广泛应用，例如语音识别、自然语言处理、推荐系统、医疗诊断、金融风险预测等。随着技术的不断发展，机器学习将继续深入人类生活的各个方面，提高工作效率和生活质量。 |
