机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。它属于人工智能（AI）的一个子领域，旨在让计算机通过算法和模型从数据中自动学习和改进，而不是通过传统的编程指令。
以下是机器学习的一些关键特点：
1.数据驱动：机器学习依赖于大量数据来训练模型，这些数据可以是结构化的（如数据库中的表格）或非结构化的（如图像、文本和视频）。
2.学习过程：机器学习模型通过算法从数据中“学习”，这意味着它们能够识别数据中的模式和规律。
3.自适应：一旦训练完成，机器学习模型可以对新数据进行预测或决策，而且随着新数据的不断输入，模型可以不断自我优化。
4.分类和回归：机器学习算法可以根据数据将其分类（如垃圾邮件检测）或预测连续值（如房价预测）。
5.监督学习、无监督学习和半监督学习：
监督学习：使用带有标签的训练数据来训练模型。
无监督学习：使用没有标签的数据来发现数据中的模式。
半监督学习：使用部分标记和部分未标记的数据来训练模型。
6.应用广泛：机器学习被广泛应用于各个领域，包括自然语言处理、图像识别、推荐系统、金融分析、医疗诊断等。
常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
机器学习是一种强大的工具，它使得计算机能够从数据中学习，并在没有明确编程的情况下做出智能决策。
