机器学习作为人工智能的分支，让计算机无需明确编程即可学习和提升性能，换句话说，它是通过数据实现这一过程的。

简介：
机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中自动学习并改进其性能，而无需进行显式编程。 机器学习是人工智能（AI）的一个重要分支，它使计算机能够在无需明确编程的情况下自我改进并提升性能。通过从数据中“学习”，机器能够基于所学知识做出决策或预测。 在机器学习领域，一些基本概念包括： - 数据：涵盖结构化和非结构化的大量信息，如数字、图像及音频文件。 - 特征：用于预测任务的数据属性或特性。 - 标签：指已知结果值，在监督学习中尤为关键。例如，在房价预测模型里，实际的房屋价格即为标签。 - 模型：算法用来表示观察数据之间关系的数学结构。 - 预测：利用训练过的模型对未知或未来的数据进行估计和分类。 机器学习主要分为以下几类： - 监督学习：通过带有标签的数据集让算法发现模式，之后可以应用到新数据上以做出预测。常见的监督任务包括垃圾邮件检测（分类）与房价预测（回归）。 - 无监督学习：从没有标签的数据中找出结构或模式。常见方法有顾客细分（聚类）和主成分分析（降维）。