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一、
“ML”是英文单词“Machine Learning”的缩写，中文通常翻译为“机器学习”。它属于人工智能（AI）的一个重要分支，主要研究如何让计算机通过数据和经验自动改进算法性能，而无需显式编程。机器学习的核心思想是利用数据训练模型，使模型能够进行预测、分类、聚类等任务。
“ML”在不同的语境中可能有不同的含义。例如，在一些非技术领域，“ML”也可能是“Milliliter”（毫升）的缩写，表示容量单位；在某些行业或产品中，也可能代表特定术语。因此，理解“ML”的具体含义需要结合上下文。
总体来说，最常见且广泛使用的“ML”是指“机器学习”，尤其在科技、数据分析和人工智能领域中被频繁提及。
二、表格展示
| 项目 | 内容 |
| ML的全称 | Machine Learning（机器学习） |
| 中文含义 | 机器学习 |
| 所属领域 | 人工智能、数据科学、计算机科学 |
| 基本定义 | 一种让计算机通过数据和经验自动改进算法性能的技术 |
| 主要功能 | 预测、分类、聚类、推荐等 |
| 常见应用 | 搜索引擎、推荐系统、图像识别、自然语言处理等 |
| 其他可能含义 | - Milliliter（毫升，容量单位） - 在某些行业中的特定术语 |
| 是否需要上下文 | 是，需根据具体场景判断 |
| AI相关性 | 属于人工智能的重要分支 |
三、结语
“ML”是一个多义词，但在当前科技语境下，其最核心的含义是“机器学习”。随着人工智能技术的发展，ML已经成为推动许多现代技术进步的关键力量。对于不同领域的用户来说，理解“ML”的准确含义有助于更好地掌握相关知识与应用。
