简单来说，就是让通过程序让计算机帮助人类做一些大规模的数据识别、分拣、规律总结等人类做起来比较花时间的事情。
经典的机器学习场景就是垃圾邮件分类系统，有一个分类器，可以将输入的邮件分拣为“普通邮件”和“垃圾邮件”两个类别，但是对于垃圾邮件的判断标准不是在程序运行伊始给出的，而是在给予分类器大量垃圾邮件后，由分类器对垃圾邮件样本的各种特征进行统计和归纳进而得到的。
在这个训练过程中，给予分类器的大量被标注为垃圾邮件的邮件，称为训练样本。分类器对垃圾邮件样本的特征进行统计和归纳的过程称为训练。总结出的判断标准，我们称为分类模型。与此同时，我们还会拿其他一些“普通邮件”和“垃圾邮件”给予分类器，让它尝试根据刚刚总结好的分类模型进行分类，看看它分类的正确性，这个步骤我们称为验证。
所以说，机器学习就是计算机学习正确区分事物的过程。
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