机器学习（Machine Learning，ML）是 人工智能领域的一个重要分支。它赋予计算机系统通过分析和学习大量数据的能力，从而发现数据中的规律和模式，并利用这些规律进行预测、决策或执行其他任务。机器学习的核心理念是 让计算机从数据中学习，而无需进行明确的编程。
与传统编程不同，机器学习不依赖于人为编写的详细指令，而是通过算法让计算机自己从数据中学习并改进其性能。这种方法使得计算机能够自动识别模式、进行归纳推理和决策，从而在各种任务中表现出色，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
机器学习的定义可以归纳为以下几点：
从数据中学习：
机器学习通过分析大量数据，自动发现其中的规律和模式。
无需明确编程：
机器学习不需要程序员编写具体的指令来告诉计算机如何执行任务，而是设计算法让计算机自己从数据中发现规律。
预测和决策：
机器学习能够利用从数据中学到的规律来对新数据进行预测或决策。
监督学习和无监督学习：
机器学习算法主要有两种类型，监督学习和无监督学习。监督学习利用标注数据集训练算法进行分类或预测，而无监督学习则在没有标注数据的情况下，让计算机自己发现数据中的结构。
总的来说，机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让计算机从数据中学习，极大地提升了计算机在处理复杂任务时的能力和效率。