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人工智能（AI）是一门广泛的学科，致力于使计算机系统能够模仿、理解和执行人类的智能任务。作为AI的一个分支，机器学习专注于如何通过数据和统计模型使计算机系统自动学习和改进。

AI是一个更加宽泛的概念，包含了多种技术和方法，其中包括机器学习。它的目标是让计算机展现出智能行为，例如理解自然语言、识别图像、解决问题等。AI还包括基于规则的专家系统、进化算法、知识表示和推理等多种技术。

机器学习是一种具体的实现AI的方法，通过让计算机利用数据来学习模式、生成预测模型或进行决策。这种方法依赖于统计学和算法来发现数据中的规律，并利用这些规律来进行预测和决策。机器学习可以细分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。

以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用机器学习库scikit-learn进行监督学习：

```python

导入所需的库

from sklearn import datasets from sklearn.modelselection import traintest_split from sklearn import svm

加载数据集

iris = datasets.load_iris() X = iris.data # 特征 y = iris.target # 标签

划分数据集为训练集和测试集

Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, test_size=0.3)

创建支持向量机分类器

clf = svm.SVC()

训练模型

clf.fit(Xtrain, ytrain)

进行预测

ypred = clf.predict(Xtest)

输出预测结果

print("预测结果：", y_pred) ```

这段代码使用了鸢尾花数据集，将其划分为训练集和测试集，然后使用支持向量机（SVM）算法进行训练和预测。最后，它打印出预测结果。此示例展示了监督学习中的一个简单应用，其中机器学习用于训练模型并进行预测。

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