human: 机器泛化的工作原理。
 bot: 机器泛化是指机器学习算法通过从训练数据中学习到的模式和规律，对新的未见过的数据进行预测和分类的能力。具体来说，机器泛化的工作原理是通过对训练数据进行特征提取和模型训练，从而建立一个能够对未知数据进行预测的模型。在特征提取阶段，机器学习算法会寻找数据中的潜在模式和关联规则，而不仅仅是依赖于已知的特征。在模型训练阶段，机器学习算法会使用训练数据来调整模型的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据中的模式和规律。通过这样的特征提取和模型训练过程，机器学习算法可以学习到数据中的一般性规律，并将这些规律应用到未知数据中，从而实现对未知数据的预测和分类。