机器学习通常不是一个独立的本科专业名称，它更多是多个专业下设的研究方向或核心技术领域。
以下是机器学习最常关联的本科专业（用中文列举）：
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计算机科学与技术
- 这是最主流的选择。 机器学习是人工智能的核心组成部分，而计算机专业会系统学习其所需的编程、算法、数据结构、数学基础（如概率统计、线性代数）等知识。
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人工智能
- 随着AI热度上升，越来越多高校开设了人工智能本科专业。机器学习是该专业的核心必修课程和重点研究方向。
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数据科学与大数据技术
- 机器学习是处理海量数据、进行数据建模和预测分析的关键技术，是该专业的核心课程之一。
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智能科学与技术
- 这个专业融合了计算机、自动化、电子信息等领域，机器学习是其实现智能系统的重要工具。
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应用数学 / 统计学
- 机器学习有深厚的数学基础（尤其是概率统计、优化理论、线性代数）。这些专业侧重于理论，为机器学习算法的理解和创新提供坚实基础。
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自动化
- 机器学习在控制理论、模式识别、机器人控制等领域应用广泛，是该专业的一个重要技术支撑。
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信息与计算科学
- 这是一个偏数学与计算机交叉的专业，通常也包含机器学习的课程。
对于研究生阶段：
- 在研究生阶段，机器学习会作为更细化、更深入的研究方向出现在以下专业的培养方案中：
- 计算机科学与技术
- 人工智能
- 模式识别与智能系统
- 控制科学与工程
- 应用统计学
- 数据科学
- 以及一些交叉学科领域（如生物信息学、计算金融学等）
总结：
如果你对机器学习感兴趣，在本科阶段选择计算机科学与技术或人工智能是最直接、最相关的路径。数据科学与大数据技术也是非常贴近的选择。打好扎实的数学（尤其线性代数、概率统计、微积分）和编程（尤其Python）基础至关重要。
小提示： 在选择具体学校和专业时，最好查看该专业的培养方案/课程设置，确认其中是否包含“机器学习”、“模式识别”、“深度学习”、“数据挖掘”等核心课程以及相关的数学和编程课程。这比只看专业名称更能了解其机器学习相关内容的比重。
你想了解具体哪些学校开设了相关专业，或者想了解不同专业学习机器学习路径的侧重点吗？
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