这个问题太大了，大到可以写好几本书。机器学习是一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、矩阵论、逼近论等多门学科。研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
先举个例子，学习首先需要样本，好比小时候我们不知道苹果是苹果，香蕉是香蕉，需要别人告诉你，然后你通过不断学习才能记住，这个不断学习的过程被计算机模拟就是机器学习。
机器学习有很多数学方法，就拿一个最简单的来讲，最小二乘法。我们都学过二元一次方程，***设苹果有两个特征：圆的、红的，越圆的数接近于1，越红的数接近于1，那么可以列方程了：
a1X+a2Y=1， （1）
a1X+a2Y=2； （2）
我们把方程（1）当作苹果，方程（2）当作香蕉，X表示圆的度量，Y表示红色的度量，***如有10个苹果8个香蕉，会有10个方程（1）和8个方程（2），这样就形成了对这18个方程求a1和a2的最优解，就是求超定方程的解，用矩阵导一导就求出来啦，具体怎么求不详细说了，这样利用这俩方程机器就能识别出苹果和香蕉了。
如果要更多理解机器学习，还需要深入学习相关专业知识。毕竟热钱都涌向ai的时代，学习它有很大的“钱”途。
自动化机器学习(AutoML)是将机器学习应用于现实世界问题的端到端自动化过程 。在一个典型的机器学习应用中，工程师将一个由输入数据点组成的数据集进行训练 。可能不是所有算法都可以开箱即用地适用于原始数据本身的形式 。机器学习的专家可能必须应用适当的数据预处理、特征工程、特征提取和特征选择方法，使数据集适合机器学习 。在这些预处理步骤之后，工程师必须选择算法和优化超参数，以最大化其最终机器学习模型的预测性能 。由于这些中的许多步骤往往超出了非专家的能力，所以自动化机器学习被提出来作为一种基于人工智能的解决方案，以应对如何应用机器学习这一日益增长的挑战 。将端到端机器学习的应用过程自动化为此提供了一些优势：产生更简单的解决方案、更快地创建这些解决方案以及通常比手工设计更优的模型 。然而，AutoML并不是灵丹妙药，它可以引入自己的额外参数，称为超参数，这可能需要一些专业知识来自行设置 。但它确实让非专家更容易应用机器学习 。
谢谢邀请，详细看了楼下的朋友回答的问题真的是很详细，如果我再说，提问者估计会看烦了吧，我还是说一点关于哥斯达黎加其他的事宜。
移民哥斯达黎加，关于这个话题大家应该也不陌生，但是具体细节是不是还不知道，恒熙国际Amy讲一讲：
哥斯达黎加移民方式有两种，1、购房，购买哥国房产达20万美金以上，3年内不能出售，但是可出租，可是收益，并且可携带家属，无移民监、无投资、无入股、无体检等等要求；2、存款，在哥国银行存6万美金，按月返还，每月返还2500美金，共返还2年，可携带家属，无移民监 、无商业背景调查，无语言等要求
以上是移民方式，流程：签订协议→准备资料→递交资料→录入指纹信息、存款→等待批复→获取居住权
以上内容如有不对的地方请指出，立即修改，谢谢！！
