機器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機器學(xué)習(xí)是繼專家系統(tǒng)之后人工智能應(yīng)用的又一重要研究領(lǐng)域，也是人工智能和神經(jīng)計算的核心研究課題之一。現(xiàn)有的計算機系統(tǒng)和人工智能系統(tǒng)沒有什么學(xué)習(xí)能力，至多也只有非常有限的學(xué)習(xí)能力，因而不能滿足科技和生產(chǎn)提出的新要求。