机器学习（Machine Learning，简称ML）是一种人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的分支，它利用数据和统计学方法，让计算机通过学习数据的规律，从而具备自主判断和决策的能力。
机器学习的基本知识和技能包括以下几个方面：
1. 数据预处理：数据预处理是指对原始数据进行清洗、转换和归一化等处理，以便于后续的建模和分析。常用的数据预处理方法包括缺失值处理、异常值处理、特征选择和特征变换等。
2. 模型选择：模型选择是指根据数据的特点和问题的需求，选择适合的机器学习模型。常用的机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
3. 模型训练：模型训练是指使用训练数据对机器学习模型进行优化，使其能够更好地拟合数据。常用的模型训练方法包括梯度下降、随机梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等。
4. 模型评估：模型评估是指对训练好的模型进行性能评估，以便于选择最优的模型。常用的模型评估方法包括交叉验证、ROC曲线、AUC值等。
5. 模型应用：模型应用是指将训练好的模型应用于实际问题中，以便于进行预测和决策。常用的模型应用场景包括图像识别、语音识别、文本分类、推荐系统等。
总之，掌握机器学习的基本知识和技能，需要具备扎实的数学和统计学基础，同时需要熟练掌握Python、R等编程语言和机器学习框架，如Scikit-learn、TensorFlow等。只有不断学习和实践，才能在机器学习领域中不断进步和创新。
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