阐述简单机器学习的基本概念和应用范围。
机器学习是人工智能的一种形式，指计算机系统可以自动学习，不需要明确编程，只需通过分析数据和模式来提高执行任务的准确性。它的应用范围广泛，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和预测分析等。
简单机器学习的基本概念包括数据集、特征、模型、训练和预测。数据集是机器学习的基础，特征是指数据中用于预测的关键信息，模型是通过训练数据集得出的数学算法，训练是指使用数据集训练模型的过程，预测是指使用新数据集预测结果的过程。

应用范围包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和预测分析等领域。例如，在自然语言处理中，机器学习可以用于文本分类、情感分析和语音识别等任务；在计算机视觉中，机器学习可以用于图像分类、物体检测和人脸识别等任务；在推荐系统中，机器学习可以用于商品推荐和广告精准投放等任务；在预测分析中，机器学习可以用于股票预测和风险评估等任务。