機器學習的原理是通過算法處理數據，讓計算機自動學習和改進模型，以更好地預測結果。機器學習的工作原理是模仿人類的學習方式。機器識別數據模式，並根據其編程模式處理特定類型的數據，以確定操作。
監督學習是壹種機器學習，其中放入模型的數據被“標記”。簡單來說，標記也意味著觀察結果(即數據行)是已知的。例如，如果您的模型試圖預測您的朋友是否會打高爾夫球，可能會有溫度和星期幾等變量。
無監督學習是壹種機器學習，其中放入模型的數據沒有標記。例如，如果妳有壹個包含許多不同類型事物的大型數據集，但妳不知道哪些事物屬於哪個類別，那麽無監督學習可能是有幫助的。
強化學習是機器學習的壹種，計算機通過與環境的交互進行學習。在這種情況下，計算機將采取行動，並根據行動後收到的反饋調整其策略。
機器學習是人工智能的壹個子集。這項技術的主要任務是引導計算機從數據中學習，然後利用經驗提高自身性能，不需要顯式編程。在機器學習中，算法會不斷訓練，從大數據集中發現模式和相關性，然後根據數據分析結果做出最佳決策和預測。機器學習應用有自我進化的能力，得到的數據越多，準確率就會越高。