机器学习是一种人工智能技术，它通过利用计算机算法和数学模型，使计算机系统能够自动从数据中学习，从而不断改进其性能。它是一种数据驱动的方法，可以让计算机从经验中学习，而无需明确地编程。

具体来说，机器学习是通过对大量数据进行学习和训练，从而让计算机系统能够自动识别和学习数据中的模式和规律，并通过对新数据的分析和预测，不断提高其性能和精度。机器学习应用广泛，如自然语言处理、计算机视觉、智能推荐、金融风险管理等等。

机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。在监督学习中，计算机系统通过对已知标签的数据进行学习，从而能够识别未标注数据中的类别。在无监督学习中，计算机系统学习如何将数据分成不同的组别或聚类。在强化学习中，计算机系统学习如何在与环境的交互中最大化其奖励信号。

总之，机器学习是一种能够使计算机系统从数据中学习的方法，其应用广泛，也是人工智能领域的重要研究方向之一。

机器学习经典著作

《机器学习》（Machine Learning）是机器学习领域的经典著作之一，由机器学习领域的泰斗Tom Mitchell于1997年出版。这本书是机器学习领域最早的教材之一，也是深度学习、神经网络等热门技术出现之前，机器学习领域的基础教材。

该书内容分为三部分：基础知识、监督学习和无监督学习。其中基础知识包括概率论、统计学和线性代数等数学基础；监督学习则介绍了分类、回归和人工神经网络等内容；无监督学习则介绍了聚类、降维和密度估计等内容。

这本书详细地介绍了机器学习的基本原理和方法，包括概率论和统计学的基础知识、各种机器学习算法的原理和实现方法，以及如何评估和选择不同的机器学习算法等内容。它是理解机器学习算法原理的经典教材，也是许多机器学习从业者的入门读物之一。

要学习机器学习，以下也是一些经典的机器学习书籍，可以提供你深入学习和掌握机器学习的基本概念、原理和实践技能。

1.《机器学习》(西瓜书)：作者周志华，该书是国内机器学习领域的经典著作，内容详尽、全面，适合初学者和进阶者阅读。这本书全面讲述了机器学习的基本概念、算法和应用，特别是在深度学习方面有详细的介绍。

2.《机器学习方法》：作者李航，是另一本国内著名的机器学习经典著作，详细介绍了机器学习中常用的算法，如感知机、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、提升方法和 EM 算法等。

3.《Deep Learning》：作者Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville，是一本深度学习领域的经典教材。该书全面介绍了深度学习中的基本概念和原理，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。

4.《Python机器学习基础教程》：作者Sebastian Raschka和Vahid Mirjalili，是一本介绍机器学习基本概念和Python编程实现的入门书籍。该书涵盖了机器学习的主要算法和Python中的数据处理和可视化技术，适合初学者入门。

5.《机器学习实战》：作者Peter Harrington，是一本以实例为导向的机器学习教材。该书详细介绍了各种机器学习算法的实现和应用，包括 kNN、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网等。

以上这些书籍都是机器学习领域的经典著作，对于机器学习初学者和进阶者来说都是很好的学习资源。同时也可以根据自己的学习需求和兴趣选择适合自己的书籍。

机器学习相关著作

机器学习是一门涉及多个学科的交叉学科，因此要深入学习机器学习，需要掌握一些基础科学知识，例如数学、统计学、计算机科学等。以下是一些经典的书籍，可以帮助你学习这些基础科学知识。

1.《线性代数及其应用》(Linear Algebra and Its Applications)：作者Gilbert Strang，是一本经典的线性代数教材。线性代数是机器学习中必不可少的数学基础，该书详细介绍了向量、矩阵、线性变换和特征值等基本概念和方法，适合初学者和进阶者阅读。

2.《概率论与数理统计》(Probability and Mathematical Statistics)：作者陈希孺，是一本概率论和数理统计的经典教材。概率论和数理统计是机器学习中的核心基础，该书详细介绍了概率、随机变量、概率分布和假设检验等基本概念和方法，适合初学者和进阶者阅读。

3.《计算机程序设计艺术》(The Art of Computer Programming)：作者Donald E. Knuth，是一本经典的计算机科学教材。该书全面介绍了算法和数据结构等计算机科学基础知识，适合初学者和进阶者阅读。

4.《计算机视觉：模型、学习和推理》(Computer Vision: Models, Learning, and Inference)：作者Simon J.D. Prince，是一本计算机视觉领域的经典教材。该书涵盖了计算机视觉的基本概念和方法，包括图像处理、特征提取、分类和跟踪等。

5.《数据结构与算法分析：C语言描述》(Data Structures and Algorithm Analysis in C)：作者Mark Allen Weiss，是一本经典的数据结构和算法教材。该书介绍了常用的数据结构和算法，如树、图、排序和查找等，适合初学者和进阶者阅读。

以上这些书籍都是机器学习学习过程中需要掌握的基础科学知识。当然，还有其他一些书籍可以帮助你学习这些基础科学知识，具体选择可以根据自己的学习需求和兴趣来决定。