什么是机器学习？先来对比百度百科与维基中的定义看看。
百度百科：
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。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。
维基百科：
Machine learning is a subset of artificial intelligence in the field of computer science that often uses statistical techniques to give computers the ability to "learn" (i.e., progressively improve performance on a specific task) with data, without being explicitly programmed.
很明显，机器学习是人工智能下的分支，采用的方法是统计学知识，特点在于从数据中学习，而非需要特定的编程模式。这里涉及几个核心问题，第一，统计学知识指的是什么？第二，数据指的是什么？第三，怎么学习？第四，机器学习是方法，那么，该方法有哪些可以优化与改进的地方？