机器学习(Machine Learning，简称ML)是人工智能的一个关键分支，它是一种通过数据训练模型，从而使计算机能够自动完成任务的技术。简单而言，机器学习的本质是让计算机在不需要人类的干预下，得以从数据中学习、发现模式和规律，从而实现对未知数据的预测、分类、聚类等应用。

　　在机器学习领域，常见的任务包括分类、聚类、回归、降维、推荐等。例如，分类是根据某些属性将数据分成不同的类别;聚类是从数据集中挖掘相似性，将相似的数据聚集到一起;回归是使用已知输入数据和输出结果，来预测该输出结果在新输入数据下的值;降维是将高维数据转化为低维数据，以便更好地理解和可视化;推荐则是根据用户喜好和用户行为，为用户推荐相应的产品或服务。

　　机器学习应用广泛，可以应用到各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别、智能推荐、风险评估、医疗诊断、智慧城市等。以下是几个典型的应用领域：

　　1.自然语言处理：机器学习可以帮助计算机实现语音的理解、文本的分析和自动翻译。

　　2.图像识别：机器学习可以辨别图像中的物体或人脸，识别手写字符，辨别车牌等。

　　3.智能推荐：机器学习可以根据用户的历史行为和偏好，自动推荐符合用户需求的产品或服务。

　　4.医疗诊断：机器学习在医学领域有着广泛应用，可以自动分析医疗数据，提供诊断意见和医疗建议。

　　5.金融风险评估：机器学习可以通过分析大量历史数据，帮助金融机构预测风险和制定有效的决策。

　　6.智慧城市：通过分析城市各种数据，机器学习可以帮助城市管理和决策，优化城市规划和资源配置。