机器学习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。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
机器学习有下面几种定义：
(1) 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
(2) 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
(3) 机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。
扩展资料：
基于学习方式的分类，机器学习分为：
(1) 监督学习(有导师学习)：输入数据中有导师信号，以概率函数、代数函数或人工神经网络为基函数模型，采用迭代计算方法，学习结果为函数。
(2) 无监督学习(无导师学习)：输入数据中无导师信号，采用聚类方法，学习结果为类别。典型的无导师学习有发现学习、聚类、竞争学习等。
(3) 强化学习(增强学习)：以环境反惯(奖/惩信号)作为输入，以统计和动态规划技术为指导的一种学习方法。
基于数据形式的分类，机器学习分为：
(1) 结构化学习：以结构化数据为输人，以数值计算或符号推演为方法。典型的结构化学习有神经网络学习、统计学习、决策树学习、规则学习。
(2) 非结构化学习：以非结构化数据为输人，典型的非结构化学习有类比学习案例学习、解释学习、文本挖掘、图像挖掘、Web挖掘等。
基于学习目标的分类，机器学习分为：
(1) 概念学习：学习的目标和结果为概念，或者说是为了获得概念的学习。典型的概念学习主要有示例学习。
(2) 规则学习：学习的目标和结果为规则，或者为了获得规则的学习。典型规则学习主要有决策树学习。
(3) 函数学习：学习的目标和结果为函数，或者说是为了获得函数的学习。典型函数学习主要有神经网络学习。
(4) 类别学习：学习的目标和结果为对象类，或者说是为了获得类别的学习。典型类别学习主要有聚类分析。
(5) 贝叶斯网络学习：学习的目标和结果是贝叶斯网络，或者说是为了获得贝叶斯网络的一种学习。其又可分为结构学习和多数学习。
参考资料：百度百科-机器学习（多领域交叉学科）