机器学习 是人工智能 的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理 ”为重点，到以“知识 ”为重点，再到以“学习 ”为重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径之一，即以机器学习为手段，解决人工智能中的部分问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域科际整合 ，涉及概率论 、统计学 、逼近论 、凸分析 、计算复杂性理论 等多门学科。
机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机 可以自动“学习 ”的算法 。机器学习算法是一类从数据 中自动分析获得规律 ，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学 联系尤为密切，也被称为统计学习理论 。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法（要防止錯誤累積）。很多推论 问题属于非程序化決策 ，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
机器学习已广泛应用于数据挖掘 、计算机视觉 、自然语言处理 、生物特征识别 、搜索引擎 、医学诊断 、检测信用卡欺诈 证券市场 分析、DNA序列 测序、语音 和手写 识别、游戏 和机器人 等领域。
机器学习有下面几种定义：
机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。 電腦科學家Tom M. Mitchell [ 1]
机器学习可以分成下面几种类别：
监督学习 从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析 和统计分类 。监督学习和非监督学习的差别就是训练集目标是否有人为标注。他们都有训练集 且都有输入和输出
无监督学习 与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有生成對抗網絡 （GAN）、聚类 。半监督学习 介于监督学习与无监督学习之间。增强学习 机器为了达成目标，随着环境的变动，而逐步调整其行为，并评估每一个行动之后所到的回馈是正向的或负向的。[ 2]
具体的机器学习算法有：
包含各種機器學習演算法的軟體套裝 包括：
书籍 Bishop, C. M. (1995). 《模式识别神经网络》，牛津大学出版社. ISBN 0-19-853864-2 .
Bishop, C. M. (2006). 《模式识别与机器学习》，Springer. ISBN 978-0-387-31073-2 .
Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001). 《模式分类》（第2版）, New York: Wiley. ISBN 0-471-05669-3 .
MacKay, D. J. C. (2003). 《信息理论、推理和学习算法》 （页面存档备份 ，存于互联网档案馆 ），剑桥大学出版社. ISBN 0-521-64298-1
Mitchel.l, T. (1997). 《机器学习》, McGraw Hill. ISBN 0-07-042807-7
Sholom Weiss, Casimir Kulikowski (1991). Computer Systems That Learn , Morgan Kaufmann. ISBN 1-55860-065-5 .
可微分计算
概论 概念 应用 硬件 软件库 实现
人物 组织 架构
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