1.机器学习概念：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
2.机器学习学科定位：人工智能的核心，是使计算机具有智能的更本途径，其应用遍及人工智能各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
3.机器学习定义：探究和开发一些列算法来如何使计算机不需要外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习、建模，并且利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。
4.学习：针对经验E（experience）和一系列的任务T(tasks)和一定表现的衡量P，如果随之经验E的积累，针对定义好的任务T可以提高表现P，就说计算机具有学习能力。
以下棋为例：E：下了多少盘棋 T：每一盘都要赢 P：下了N盘棋中赢了几盘
如果这个机器可以通过下更多的棋增加胜率的话，就说它有学习能力
5.机器学习的应用：(1)语音识别 (2)自动驾驶 (3)语言翻译 (4)计算机视觉 (5)推荐系统 (6)无人机 (7)识别垃圾邮件