机器学习是人工智能（AI）的一个分支，它赋予计算机系统通过经验自动学习和改进的能力，而不是依赖于严格的编程指令。在机器学习中，计算机使用大量的数据和复杂的算法来识别模式、做出决策和预测结果。
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等几种类型：
- 监督学习：在这种方法中，算法通过分析标记过的训练数据来学习。标记意味着每个数据点都与正确的输出（标签）相关联。例如，用于识别图片中猫和狗的算法，会通过分析成千上万张被标记为“猫”或“狗”的图片来学习。
- 无监督学习：无监督学习算法处理没有标记的数据。它们的目标是通过找出数据中的模式或结构来自动学习。例如，将客户分成不同的市场细分市场，而无需事先知道哪些客户属于哪个细分市场。
- 强化学习：这是一种通过让算法在环境中采取行动并根据结果进行学习的方法。算法的目标是最大化某种累积奖励。例如，强化学习可以用来训练机器人在迷宫中找到出路。
机器学习在许多领域都有应用，包括但不限于：
