机器学习通常被视为人工智能的一个分支，但这种分类可能会引起误解。实际上，机器学习的发展得益于人工智能的进步，但如果我们从数据科学的角度来看待它，更倾向于将其视为一种数据建模工具。

机器学习的核心在于运用数学模型来解析数据。通过为这些模型提供特定的参数，使其能够适应输入的数据，这一过程被称为“学习”。一旦模型适应了数据，它们就能预测并理解新的数据。至于这种基于模型的数学“学习”与人类大脑的学习过程之间的相似程度，则是另一个值得探讨的话题。

了解机器学习中需要解决的问题及其方法对于其有效应用至关重要。常见的问题解决方法包括：

机器学习的类型

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