机器学习是一种人工智能（AI）的分支，旨在通过让机器从数据中学习和改进，使其能够执行特定任务而无需明确的编程指令。机器学习的目标是开发算法和模型，使机器能够自动地从经验数据中进行学习、预测和决策。
在机器学习中，通常有以下几个关键概念和技术：
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数据集：机器学习算法所依赖的数据集是对问题的观测和记录。数据集包含了输入（特征）和输出（目标），用于训练模型。
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特征提取：特征提取是从原始数据中选择和转换有意义的特征，以便让机器学习算法更好地理解和处理数据。
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学习算法：学习算法是机器学习的核心部分，它们根据训练数据集来调整模型的参数，从而使模型能够从数据中学习并进行预测和决策。
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模型评估：模型评估用于评估训练好的模型在新数据上的性能表现。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率等。
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监督学习和无监督学习：监督学习使用有标签的数据集来训练模型，目标是预测标签或类别。无监督学习则使用无标签的数据集，目标是从数据中发现模式和结构。
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深度学习：深度学习是一种特殊的机器学习方法，它使用深层神经网络来学习和表示数据的高级抽象特征。深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
机器学习在许多领域中具有广泛的应用，例如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。它不断推动着人工智能的发展，使机器能够从大规模的数据中自动学习并做出预测和决策。
