机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是机器学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。那么机器学习到底是什么？直白来说，机器学习就是运用集成运算单元根据人类大脑的学习方式，进行模拟学习的一类学科。
举个简单的例子，假设今天周一，机器人‘小明’要去上学，下雨了就没法去学校了，那么我们需要让小明知道如果下雨，那么不去上学；如果天晴，那么就去上学。这事给小明一个训练集（类似于练习题，做一次，错了就给正确答案了，对了更好），经过我们人类事先给好习题和答案，小明能够知道下面这个逻辑：此时学校规定，除非雨大到水位250px才可以不来上学。
这时小明又要开始判断了。当雨水不足以阻挡小明去上学，那么问题又来了？小明是该打车去还是坐公交去呢？假如第一标准是八点之前必须到学校，第二标准是尽量不要淋雨，第三标准是花的钱要少。假设三个标准的权重分别是0.5，0.3，0.2 。此时小明要对已经比较复杂的状况进行选择了。如果小明考虑小明怎么走路才能更有效率，在中途打车时怎么跟司机交流呢？司机不可能只说一句话吧。
如果小明能应对司机所说的每句话，假设司机一般只说3类话（上车，去哪，多少钱）。每一类话的表达方式有很多种吧（‘来，上车’、‘小伙子快上来外面有雨’），假设每类话有30种可能，那光跟司机交流的可能话语就有30的3次方中可能，也就是说需要2.7万个谈话练习题（样本）就能保证小明能跟司机完成最基本的交流。在不断的扩充练习题（训练样本）进行训练学习，机器人“小明”会越来越聪明，这就是机器学习。
电动机的工作原理是用电产生什么的机器？
电动机是把电能转换成机械能的一种设备，这个机械能又包括很多种形式。1、把电能转换成旋转运动旋转电机在生活中非常常见，它是把电能转化为旋转运动的。例如电扇、电动车、无人机等都是采用这种电机。旋转电机的原理:通电线圈在磁场中会受力转动。当给线圈通电后，线圈会产生磁性，该磁性与原来磁场相互吸引或排斥，就产生了作用力使其转动。
当然，旋转电机还有很多分类，例如按使用电源不同分为直流电动机和交流电动机；按有无电刷可分为有刷电动机和无刷电动机等。2、把电能转换成直线运动直线电机无需转子绕定子旋转，可以直接产生直线方向运动。相对于旋转电机，加速度可以增加10倍以上，大大缩短了响应时间。近年随着科技的发展直线电机得到了广泛的应用。例如，在加工设备行业，由直线电机组成的工作台，其驱动速度、加速度、刚度等指标远超传统的旋转电机，而且直线电机的惯量较小，响应频率也会更高。
直线电机的原理:直线电机可以看作是把旋转电机沿径向剖开，并将电机的圆周展开成直线而形成的。通常磁石部分作为定子，线圈部分相当于转子，线圈中通入电流后，线圈间产生磁场，该磁场与定子磁场作用下产生驱动力，从而实现电机的直线运动。综上，不管是旋转电机还是直线电机，都是由电能产生机械能，进而形成各种形式的力矩的机器。
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