机器学习（Machine Learning）是一种人工智能（AI）的分支领域，关注如何让计算机系统从数据中自动学习和改进，并且能够通过经验来完成任务，而无需明确地进行编程。简而言之，机器学习使计算机具备从经验中学习的能力，以便更好地处理复杂的问题和任务。
传统的编程方法主要是通过编写明确的规则和指令来解决特定问题，而机器学习则是通过对大量数据进行分析和学习，让计算机自己发现数据中的模式和规律，并生成可以应用于新数据的模型或决策。
机器学习算法可以根据其学习方式和目标任务进行分类。常见的机器学习算法包括：
监督学习（Supervised Learning）：算法通过标记好的训练数据集进行学习，建立输入和输出之间的映射关系，用于预测或分类新的未标记数据。
无监督学习（Unsupervised Learning）：算法对未标记的数据进行学习，通过发现数据的内在结构和模式来进行数据聚类、降维或异常检测等任务。
强化学习（Reinforcement Learning）：算法通过与环境的交互学习，通过尝试和错误来优化决策策略，以达到最大化奖励的目标。
