机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能（Artificial Intelligence，AI）的一个分支，它赋予系统从数据中学习并做出决策或预测的能力，而不是依赖于严格的编程指令。机器学习算法通过从数据中识别模式、构建模型，并利用这些模型对新数据进行预测或决策。

定义

机器学习是一种让计算机利用数据而非显式指令来进行学习和改进的技术。它涉及计算机科学、统计学、数学和许多其他领域。机器学习算法使用统计技术分析数据，从中学习，并基于学到的知识进行预测或决策。

原理

机器学习算法通常分为三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。

• 监督学习：在这种类型的算法中，模型通过输入数据（特征）和正确输出（标签）的训练集进行训练。模型的目的是学习一个映射函数，将输入映射到输出。例如，一个邮件过滤系统会用标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的历史邮件来训练模型，以便将来能够正确分类新邮件。
• 无监督学习：无监督学习不使用标签数据，而是让模型自己找出数据中的结构。聚类算法就是一个例子，它可以将数据点分为几个群组，而不知道每个群组代表什么。
• 强化学习：这是一种通过与环境的交互来学习达到目标的算法。模型（智能体）根据其行为的结果（奖励或惩罚）来调整自己的行为。

用途

机器学习在许多领域都有应用，包括但不限于：

• 推荐系统（如Netflix的电影推荐）
• 自然语言处理（如语音识别、机器翻译）
• 图像识别（如面部识别、自动驾驶汽车）
• 医疗诊断（如疾病预测）
• 金融（如信用评分、算法交易）

Python Demo

下面是一个简单的监督学习算法的Python示例，使用scikit-learn库来实现线性回归。
首先，安装必要的库：