机器学习系统（Machine Learning System）是指 一系列软件和硬件组件的集合，它们通过收集数据、学习模式和做出预测来自动化地解决特定问题。机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从经验中学习并改进，而无需进行明确的编程。这些系统通常基于机器学习算法，并通过在大量数据上进行训练来识别模式，进而做出决策或预测。
机器学习系统可以分为几种类型，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。在监督学习中，系统从带有标签的数据中学习，以预测新数据的输出。无监督学习则涉及在没有标签的数据中寻找隐藏的结构或模式。强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出最佳决策。
机器学习系统在许多领域都有广泛的应用，例如自然语言处理、图像识别、推荐系统、医疗诊断和金融分析等。这些系统能够处理和分析庞大的数据集，提取有价值的信息，帮助人们做出更好的决策。
总的来说，机器学习系统是一种强大的工具，它通过利用数据驱动的方法，使计算机能够自主学习和改进，从而在各种应用中实现智能化和自动化。