機器學習是一門涉及多領域交叉學科的科學技術，主要研究如何通過計算機模擬或實現人類的學習行爲，從而獲取新的知識和技能，不斷改善和優化計算機程序的性能。
機器學習涵蓋的知識領域包括但不限於概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等。在學習機器的過程中，首先需要掌握一定的數學和編程基礎，如線性代數、微積分、概率論和統計學等數學知識，以及至少一種編程語言如Python、Java或C++等，同時熟悉相關的編程工具和開發環境。此外，瞭解數據結構和算法（如樹、圖、排序、搜索和聚類等）對於理解機器學習算法也是必要的。
機器學習的主要類別包括監督學習、無監督學習和強化學習，還包括一些更先進的技術，如深度學習和生成對抗網絡。機器學習算法能夠從數據中自動分析獲得規律，並利用這些規律對未知數據進行預測。
機器學習的應用非常廣泛，滲透到科研、醫療、金融、工業等多箇領域。例如，機器學習可以幫助醫生進行疾病診斷，協助公司預測消費者購買行爲，或者在基因組學研究中發揮重要作用。
總之，機器學習是一箇不斷髮展的領域，它深刻地改變着我們的生活和工作方式。