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機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
表示學習系統的基本結構。環境向系統的學習部分提供某些信息，學習部分利用這些信息修改知識庫，以增進系統執行部分完成任務的效能，執行部分根據知識庫完成任務，同時把獲得的信息反饋給學習部分。在具體的應用中，環境，知識庫和執行部分決定了具體的工作內容，學習部分所需要解決的問題完全由上述3部分確定。下面我們分別敘述這3部分對設計學習系統的影響。
影響學習系統設計的最重要的因素是環境向系統提供的信息。或者更具體地說是信息的質量。知識庫里存放的是指導執行部分動作的一般原則，但環境向學習系統提供的信息卻是各種各樣的。如果信息的質量比較高，與一般原則的差別比較小，則學習部分比較容易處理。如果向學習系統提供的是雜亂無章的指導執行具體動作的具體信息，則學習系統需要在獲得足夠數據之后，刪除不必要的細節，進行總結推廣，形成指導動作的一般原則，放入知識庫，這樣學習部分的任務就比較繁重，設計起來也較為困難。
因為學習系統獲得的信息往往是不完全的，所以學習系統所進行的推理并不完全是可靠的，它總結出來的規則可能正確，也可能不正確。這要通過執行效果加以檢驗。正確的規則能使系統的效能提高，應予保留；不正確的規則應予修改或從數據庫中刪除。
知識庫是影響學習系統設計的第二個因素。知識的表示有多種形式，比如特征向量、一階邏輯語句、產生式規則、語義網絡和框架等等。這些表示方式各有其特點，在選擇表示方式時要兼顧以下4個方面：
（1）表達能力強。
（2）易于推理。
（3）容易修改知識庫。
（4）知識表示易于擴展。
對于知識庫最后需要說明的一個問題是學習系統不能在全然沒有任何知識的情況下憑空獲取知識，每一個學習系統都要求具有某些知識理解環境提供的信息，分析比較，做出假設，檢驗并修改這些假設。因此，更確切地說，學習系統是對現有知識的擴展和改進。
執行部分是整個學習系統的核心，因為執行部分的動作就是學習部分力求改進的動作。同執行部分有關的問題有3個：復雜性、反饋和透明性。
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