机器学习（Machine Learning，简称ML）是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。这种技术使得计算机能够自动识别模式、做出决策和预测未来事件。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
1. 监督学习：在这种类型的机器学习中，计算机系统需要使用标记的数据来训练模型。这些标记的数据包括输入特征和相应的输出标签。通过分析这些数据，计算机系统可以学习到如何预测或分类新的未标记数据。例如，在图像识别任务中，计算机系统可以使用标记的图像数据集来学习识别不同类别的物体。
2. 无监督学习：在这种类型的机器学习中，计算机系统没有预先标记的数据可用。相反，它们需要从数据中找出隐藏的模式、结构或关系。例如，在文本分析任务中，计算机系统可以使用无标记的文本数据集来发现词频、主题或情感倾向等特征。
3. 强化学习：在这种类型的机器学习中，计算机系统需要与环境互动，并根据反馈调整其行为以最大化某种奖励。例如，在游戏AI中，计算机系统可以通过与玩家交互来学习如何获得更高的分数或更好的游戏体验。
机器学习的主要应用领域包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统、金融预测等。随着技术的不断发展，机器学习正变得越来越重要，为各行各业带来了巨大的变革和机遇。
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