用户需求：请用中文解释机器学习模型的概念，字数限制150字以内。
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机器学习模型是一种通过训练数据自动学习和改进的算法。它从数据中提取特征，建立预测或决策规则，以解决特定问题。模型可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习通过带有标签的数据训练，无监督学习通过无标签数据发现模式，而强化学习通过与环境互动学习策略。模型性能通常通过准确性、召回率等指标评估。机器学习模型的核心是使计算机具备从经验中学习的能力，从而不需要明确的编程指令就能执行任务。
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