请详细解释什么是机器学习，并以Markdown格式输出，分为简介、核心概念和应用领域三部分。
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# 机器学习简介

机器学习是人工智能的一个分支，专注于通过数据训练模型，使计算机能够在没有明确编程指令的情况下进行学习和预测。它的基本思想是，计算机可以通过分析大量数据，识别模式并进行自主决策。

# 核心概念

1. **训练数据**：用于训练模型的数据集。包括输入数据和对应的输出数据（标签）。
2. **模型**：由算法定义的数学结构，用于学习数据中的模式。常见的模型包括决策树、神经网络、支持向量机等。
3. **特征**：输入数据的特定属性，影响模型的学习和预测能力。高质量的特征能够提升模型的表现。
4. **损失函数**：用于衡量模型预测结果与实际结果之间的差异。优化过程通过最小化损失函数来改进模型。
5. **优化算法**：用于调整模型参数，以减少预测误差。梯度下降是最常用的优化算法之一。

# 应用领域

1. **自然语言处理（NLP）**：应用于文本分析、机器翻译、情感分析等任务。
2. **计算机视觉**：用于图像识别、物体检测、人脸识别等。
3. **推荐系统**：例如在电商网站上推荐商品，或社交媒体上推荐内容。
4. **金融预测**：用于股票市场预测、风险评估等。
5. **医疗诊断**：帮助医生进行疾病预测和诊断。

机器学习的应用仍在不断扩展，未来可能在更多领域发挥重要作用。
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