人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是一门广泛的学科，致力于使计算机系统能够模仿、理解和执行人类智能任务。机器学习(Machine Learning)是人工智能的一个子领域，关注如何通过数据和统计模型使计算机系统自动学习和改进。

人工智能是一个更为宽泛的概念，涵盖了多个技术和方法，包括机器学习。它旨在使计算机能够表现出智能行为，如理解自然语言、识别图像、解决问题等。人工智能可以包括基于规则的专家系统、进化算法、知识表示和推理等。

机器学习是人工智能的一个具体方法，通过让计算机利用数据来学习模式、生成预测模型或者进行决策。它依赖于统计学和算法来发现数据中的模式，并利用这些模式进行预测和决策。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。

下面是一个简单的Python代码演示，展示了如何使用机器学习库scikit-learn进行监督学习的示例：

# 导入必要的库from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom 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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)# 创建支持向量机分类器clf = svm.SVC()# 在训练集上训练模型clf.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测y_pred = clf.predict(X_test)# 输出预测结果print("预测结果：", y_pred)

这段代码使用了鸢尾花(iris)数据集，将其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。最后打印出预测结果。这个示例展示了监督学习中的一个简单示例，其中机器学习用于训练模型并进行预测。

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