机器学习是一种人工智能（AI）的分支领域，它致力于研究如何让计算机系统通过经验（数据）来学习并不断改进性能，而无需明确地编程。简而言之，机器学习的目标是通过数据构建模型，使得计算机能够根据数据进行预测、分类、聚类或者其他类型的决策。
机器学习的主要特点包括：
1. **依赖数据**：机器学习算法通常依赖大量的数据来训练模型。这些数据可以是结构化的数据（如表格数据），也可以是非结构化的数据（如图像、文本等）。
2. **自动化学习**：机器学习算法能够通过数据自动学习模型，无需人工干预。这意味着机器学习系统能够从数据中发现模式、规律和趋势，然后将这些知识应用到新的数据中。
3. **泛化能力**：机器学习模型的目标是具有泛化能力，即在面对未见过的数据时也能够进行准确的预测或决策。因此，机器学习算法不仅要在训练数据上表现良好，还要在测试数据或真实场景中表现良好。
4. **迭代优化**：机器学习模型通常需要经过多轮的迭代优化，以不断提高其性能。通过与实际数据的比较和反馈，模型可以不断改进和优化。
机器学习在各个领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、医疗诊断、金融风控、推荐系统等。常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。随着数据量的增加和算法的进步，机器学习在不断地发展和演进，成为推动人工智能发展的重要技术之一。