機器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)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(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機器能否象人類一樣能具有學(xué)習(xí)能力呢？1959年美國的塞繆爾（Samuel）設(shè)計了一個下棋程序，這個程序具有學(xué)習(xí)能力，它可以在不斷的對弈中改善自己的棋藝。4年后，這個程序戰(zhàn)勝了設(shè)計者本人。又過了3年，這個程序戰(zhàn)勝了美國一個保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個程序向人們展示了機器學(xué)習(xí)的能力，提出了許多令人深思的社會問題與哲學(xué)問題。機器的能力是否能超過人的，很多持否定意見的人的一個主要論據(jù)是：機器是人造的，其性能和動作完全是由設(shè)計者規(guī)定的，因此無論如何其能力也不會超過設(shè)計者本人。這種意見對不具備學(xué)習(xí)能力的機器來說的確是對的，可是對具備學(xué)習(xí)能力的機器就值得考慮了，因為這種機器的能力在應(yīng)用中不斷地提高，過一段時間之后，設(shè)計者本人也不知它的能力到了何種水平。機器學(xué)習(xí)有下面幾種定義： “機器學(xué)習(xí)是一門人工智能的科學(xué)，該領(lǐng)域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經(jīng)驗學(xué)習(xí)中改善具體算法的性能”。 “機器學(xué)習(xí)是對能通過經(jīng)驗自動改進的計算機算法的研究”。 “機器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗，以此優(yōu)化計算機程序的性能標準。” 一種經(jīng)常引用的英文定義是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P， if its performance at tasks in T， as measured by P， improves with experience E.機器學(xué)習(xí)已經(jīng)有了十分廣泛的應(yīng)用，例如：數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲和機器人運用。

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