机器学习

机器学习（Machine Learning），也叫统计学习、过程优化，是一门从数据中学习规律的计算机技术。它利用历史数据和模型，模拟人类学习经验，识别细节并运用模型，实现机器智能。

机器学习是第三次革命的核心。在计算机的发展中，之前的两次革命分别不同的技术和理念，驱动了之后的计算机发展，例如数字电路、汇编语言、操作系统等。机器学习为计算机技术的新发展的一个动力，结合了大数据、人工智能和深度学习等技术。

机器学习是一种建立在领域知识和历史数据基础上的监督学习，它能够从这些基础信息中得到有用的模型。机器学习可以用来分析大量复杂的信息，从中获得模式，从而解决科学和工程中组合优化问题。

机器学习不仅是一个在计算领域非常有前景的研究领域，而且也是计算机科学学科的一大分支。它融合了数学、计算机科学和统计的基础知识，涉及到机器学习算法的设计、复杂度分析和理论解释。

实际应用中，机器学习可以用来解决许多现实世界中的复杂问题，譬如让机器识别出训练图片中的对象，分析用户的行为习惯，以及预测未来的发展趋势等。

机器学习的首要应用之一是“搜索引擎”，它建立在大量用户数据基础上，直接结合文本查询和检索，实现有效地检索信息。此外，机器学习的应用范围广阔，可以用于金融领域，可以用于国防、能源、医疗和消费等行业。

机器学习是一种被广泛应用的计算机技术，当前正逐渐影响众多领域，带给我们无可限量的新想象。它是一种将历史数据和模型结合，充分咀嚼和理解，以模拟人类思维的技术，具有巨大的发展空间。