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什么是机器学习？
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。
机器学习实际上已经存在了几十年或者也可以认为存在了几个世纪。追溯到17世纪，贝叶斯、拉普拉斯关于最小二乘法的推导和马尔可夫链，这些构成了机器学习广泛使用的工具和基础。
1950年（艾伦.图灵提议建立一个学习机器）到2000年初（有深度学习的实际应用以及最近的进展，比如2012年的AlexNet），机器学习有了很大的进展。
从20世纪50年代研究机器学习以来，不同时期的研究途径和目标并不相同，可以划分为四个阶段。
第一阶段是20世纪50年代中叶到60年代中叶，这个时期主要研究“有无知识的学习”。这类方法主要是研究系统的执行能力。
这个时期，主要通过对机器的环境及其相应性能参数的改变来检测系统所反馈的数据，就好比给系统一个程序，通过改变它们的自由空间作用，系统将会受到程序的影响而改变自身的组织，最后这个系统将会选择一个最优的环境生存。
在这个时期最具有代表性的研究就是Samuet的下棋程序。但这种机器学习的方法还远远不能满足人类的需要。
什么是人工智能 机器学习 深度学习
人工智能也叫做AI，是计算机学科的一个分支，主要是用来模拟人类的智力的，也是因为拥有智力这一特点，而被广泛使用，常见的有语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等等。
机器学习就是人工智能研究和使用的一个分支领域，而它的研究比较倾向于理论性，而目的则主要是让研究的计算机可以拥有学习知识的能力，这样机器学习就可以得到结果不断接近目标函数的理论。机器学习的实用也是很多的，有数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别等等。
深度学习最早出现在人工神经网络的研究中，具有多层次感知器就是一种深度学习的结构，它会经由组合底层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示，如果严格来看，人工智能和机器学习是没有关系的，只是机器学习的方法会使用在人工智能需要解决问题时，所以机器学习也可以说是人工智能的一种实现方式。深度学习是机器学习的一个方向，它就是一种神经网络算法的衍生，常会使用在图像、语言等等方面。
什么是人工智能?什么是机器学习?它们之间是什么关系?
人工智能的终极目标是制造出具有人类智能的机器。人工智能的定义包含两部分，即“人工”和“智能”。
维基百科给出的定义是：人工智能是由机器表现的智能，相对于人类和其他动物所表现的自然智能。这是关于“人工”的定义，即和人类或自然智能相对。但对于什么是“智能”，大家现在唯一认同的智能就是人本身的智能，而我们对人类自身的智能理解非常有限。通俗的讲，一个机器只要能模拟人的认知功能，如人类思维中的学习和问题求解等，就认为它具有人工智能。
机器学习作为人工智能的一个子领域，主要研究如何模拟或者实现人类智能中的学习功能，也就是让机器自动的从经验中获取新的知识或技能。
人工智能、机器学习、深度学习三者的关系，是相继包含的关系。机器学习是人工智能的一个子领域，而深度学习是一种机器学习方法，机器学习还有很多其他模型和方法，例如：逻辑回归、支持向量机、决策树等等。
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