什么是机器学习？

机器学习是通过编程让计算机从数据中进行学习的科学（和艺术）。

下面是一个更广义的概念：

机器学习是让计算机具有学习的能力，无需进行明确编程。 —— 亚瑟·萨缪尔，1959

和一个工程性的概念：

计算机程序利用经验 E 学习任务 T，性能是 P，如果针对任务 T 的性能 P 随着经验 E 不断增长，则称为机器学习。 —— 汤姆·米切尔，1997

例如，你的垃圾邮件过滤器就是一个机器学习程序，它可以根据垃圾邮件（比如，用户标记的垃圾邮件）和普通邮件（非垃圾邮件，也称作 ham）学习标记垃圾邮件。用来进行学习的样例称作训练集。每个训练样例称作训练实例（或样本）。在这个例子中，任务 T 就是标记新邮件是否是垃圾邮件，经验E是训练数据，性能P需要定义：例如，可以使用正确分类的比例。这个性能指标称为准确率，通常用在分类任务中。

如果你下载了一份维基百科的拷贝，你的电脑虽然有了很多数据，但不会马上变得聪明起来。因此，这不是机器学习。