机器学习（ML）是一个多领域的交叉学科，涉及概率论，统计学，逼近论，凸分析，算法复杂性理论和其他学科。专门研究计算机如何模拟或实现人类学习行为，以便获得新的知识或技能，并重组现有的知识结构以不断提高其自身的性能。它是人工智能的核心，也是使计算机智能化的基本方法。它的应用涵盖了人工智能的所有领域。它主要使用归纳和综合而不是演绎。全面考虑各种学习方法的历史渊源，知识表示，推理策略，结果评估的相似性，研究人员的相对集中度。交流，应用领域等因素。机器学习方法[1]分为以下六类：1）经验归纳学习（经验归纳学习）经验归纳学习使用一些数据密集型经验方法（例如版本空间方法，ID3方法，法则发现方法）来进行学习。示例进行归纳学习。示例和学习结果通常由诸如属性，谓词和关系之类的符号表示。它等同于基于学习策略分类的归纳学习，但扣除了连接学习，遗传算法和增强型学习的部分。 2）分析学习（analytic学习）分析学习方法是从一个或几个示例开始，并使用领域知识进行分析。它的主要特征是：推理策略主要是演绎而不是归纳；利用过去的问题解决经验（示例）来指导新的问题解决，或生成可以更有效地使用领域知识的搜索控制规则。分析学习的目标是提高系统性能，而不是描述新概念。分析学习包括诸如应用解释学习，演绎学习，多层结构构件和宏操作学习之类的技术。 3）类比学习等同于基于学习策略分类的类比学习。在这种类型的学习中，最引人注目的研究是通过与过去经验的特定示例进行类比学习，这称为基于案例的学习，或简称为案例学习。 4）遗传算法（geneTIc算法）遗传算法模拟突变，交换和达尔文对生物繁殖的自然选择（在每个生态环境中的优胜劣汰）。它将问题的可能解决方案编码为一个称为个体的向量，该向量的每个元素称为一个基因，并使用目标函数（对应于自然选择标准）来评估组中的每个个体（一个集合）的个人）。根据评估值（适合度），对个体执行遗传操作（例如选择，交换和突变），以获取新的种群。遗传算法适用于非常复杂和困难的环境，例如存在大量噪声和不相关数据，事物不断更新，无法清晰，准确地定义问题目标以及可以通过漫长的执行过程确定当前行为的价值的情况。像神经网络一样，遗传算法的研究已发展成为一个独立的人工智能分支，其代表人物是J.H.Holland。 5）连接学习典型的连接模型是作为人工神经网络实现的，它由一些称为神经元的简单计算单元以及各单元之间的加权连接组成。 6）强化学习强化学习的特征是通过与环境的反复试验来确定和优化动作的选择，从而实现所谓的顺序决策任务。在此任务中，学习机制选择并执行动作，从而导致系统状态发生变化，并且有可能获得某种增强信号（立即返回），从而实现与环境的交互。增强信号是对系统行为的标量奖励和惩罚。系统学习的目标是找到合适的动作选择策略，即在任何给定状态下选择哪种动作方法，以便生成的动作序列可以获得某种最优结果（例如最大累积立即回报）。在综合分类中，经验归纳学习，遗传算法，联系学习和强化学习都属于归纳学习。其中，经验归纳学习使用符号表示，而遗传算法，联系学习和强化学习则使用子符号表示。