機器學習是讓機器從大量樣本數據中自動學習其規律，并根據學習到的規律預測未知數據的過程。機器學習的目標是發現數據中暗藏的規律，由此對未知進行預測。

每個人都有不同的喜好，這些喜好都會遵循類似的規律。智能推薦引擎就是對人們的喜好做出預測的技術。推薦引擎依據獲得的各種信息，對用戶購買行為做出預測，達到相應的目的。

個性化推薦是機器學習的一種常見的應用方式，著名的零售商，如亞馬遜、沃爾瑪、塔吉特，都會基于顧客行為提供個性化推薦。流媒體服務商，如Netflix、YouTube，會根據用戶的口味和喜好提供電影推薦。

客戶流失預測是銀行、保險公司、電信公司、有線電視運營商和流媒體服務商重要的機器學習的應用案例。這些公司通過對取消訂閱服務的客戶進行預測，從而實施更有效的客戶保留策略。

通過機器學習，能夠根據鳶尾花的特征數據集合預測鳶尾花的種類。鳶尾花的特征包含花萼長度、花萼寬度、花瓣長度、花瓣寬度。