给出一个简单的机器学习示例，并解释它如何工作。
一个简单的机器学习示例是手写数字识别。其工作流程如下：

1. 收集数据集 - 收集由手写数字图像及其相对应标签组成的数据集。

2. 准备数据集 - 将数据集拆分为训练集和测试集，并将图像转换为数字向量。

3. 训练模型 - 使用训练集中数据进行模型训练，选择一个适当的模型（如神经网络）。

4. 预测 - 使用训练好的模型对测试集中数据进行预测，计算模型的准确率。

5. 优化 - 调整模型参数，重复训练、预测及评估过程，最终得到较高的准确率。

该示例中的机器学习算法使用统计学方法建立数学模型，从数据中学习并识别数字图像，以实现自动化的图像分类任务。