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Machine Learning：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.
上面的概念那面有些抽象，要理解什么是机器学习，其实可以类比于人类的学习。假设一个场景：父母教三岁大的孩子认识什么是西瓜。首先父母要给孩子看西瓜，然后告诉孩子这个是西瓜。这个过程抽象成下面这张流程图：
孩子的学习过程是通过一些观察，然后加上自我总结，就逐渐拥有了识别什么是西瓜的技能。
与之相类似，机器学习就是通过对数据的“学习”，从而拥有某些特定技能的过程。（那技能是什么呢？技能是某种表现的增进，例如我通过天天练习投篮，逐渐命中率达到一定水准，我就拥有了投篮技能。）
对于不同的问题，我们选择机器学习的原因不同，这些问题按照对于人类的难易来说，可以分为两类：
1.很简单的问题：
例如：识别手写的数字是几，这对于人类来说是一个极易的问题，那为什么我们还要使用机器学习呢？因为通过机器学习的方式，我们可以让机器来帮我们做这些“单调乏味”的工作，让机器掌握识别手写数字的技能之后，我们就能让他们帮我们来分拣信件。如果把这项技能再进一步，让机器掌握识别并理解地址信息，我们甚至可以用机器来分拣快递。
2.很复杂的问题：
例如：根据用户信息，给不同的用户推荐不同的广告。对于人类来说，这几乎是不可能的问题，因为不同的用户有不同的特征，怎么从这些海量的特征中判断每一个用户的喜好是什么呢？并且用户的喜好可能还在发生变化，举个通俗一点的例子，比如某些用户去年还喜欢吃西瓜，今年就讨厌西瓜了。因此，从海量的数据中去人为的总结规律有很大的局限性，而使用机器学习的方式使得这类问题变得简单。
1.存在某些隐含的模式（underlying pattern）可以被学习到。
举一个反例：预测某个婴儿下一次哭是奇数分钟哭，还是偶数分钟哭。这几乎是一个随机事件，所以不存在任何隐含的模式，因此也就不能使用机器学习的方式来解答。
2.不是很容易总结规律的问题。
如果规律很容易总结，那当然就不用使用机器学习了，直接代码实现即可。
3.有相关的数据。
举一个反例：预测世界末日什么时候到来。显然，因为我们没有世界末日发生的相关数据，所以这个问题也无法用机器学习的方式来解答。
上图可以看作是整个机器学习过程的组成。
首先从我们的数据出发，它们的具体形式是x到y的映射，比如我们的问题是预测某套房子的房价。那么我的X包括房子面积、房子楼层、是否是电梯房等等特征，Y就是房子的价格。正因为存在某种规律，才使得我们获得的数据按照训练集的每一个x对应唯一一个y。我们用 f 来表示这个X到Y的映射关系(即隐含规律)。
那么如何去求得这个 f 呢？一般地，我们首先会把范围扩大到一个假设集合（称作 H ），比如我们假设房子价格与它的所有特征都是呈线性关系，那么这个假设集合就是一个线性假设集，那如何在这个无限大的假设集 H 中找到我们想要得到的 f 呢，那就需要通过机器学习演算法来实现，我们用 A 表示这个算法。
那这样我们就能求得 f 了吗？答案是否定的，因为很多时候由于数据噪声等原因，我们无法获得一个精确的 f ,而只能获得某一个映射关系 g ，使得 g 最接近这个 f，我们把这个 g 称为最终预测。
一般地，机器学习为了求得隐含的规律，在假设集合上通过演算法对训练集进行“训练”，使求得的预测规律最接近隐含规律。
利用数据计算出一个近似隐含规律的预测规律。
利用海量的数据去寻找一些有意思的数据特征、规律。
机器学习与数据挖掘的关系：
如果数据挖掘的目标是去寻找数据间的隐含规律，那么数据挖掘和机器学习做的事情是一样的。但是传统的数据挖掘总是着眼于大数据的高效计算。（比如分布式计算框架）
让计算机做(模拟)一些像人一样的智能行为。
机器学习与人工智能的关系：
机器学习是实现人工智能的一种途径，除此之外，还有一些其他的方式可以实现人工智能。
利用数据对一些未知的过程做预测。
机器学习与统计学的关系：
统计学的很多知识都可以被借鉴到机器学习中，但是机器学习中也有很多算法不是基于统计学的规律的。
参考资料：
《机器学习基石》【林轩田】(来源于Youtube)
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原文地址：https://www.cnblogs.com/codernie/p/9215365.html
