学习自动机（learning automaton）是一种1970年代就开始研究的机器学习演算法。学习自动机是由对以往对环境的经验来选择目前的动作。若环境是随机性的，且使用了马可夫决策过程，则这种学习自动机属于强化学习的演算法。
历史.学习自动机的研究可以追溯到苏联的在1960年代所做的研究。他和同事们发表了数篇论文，说明如何用矩阵来描述自动机功能。此外，Tsetlin也在研究合理及集体性的自动机行为，以及自动机游戏的。美国学者在1960年代也有探讨学习自动机。不过一直到1974年N