６）MC07B0750-503-4-00 8295298歸納學(xué)習(xí)(Learning from induction)。
歸納學(xué)習(xí)是由教師或環(huán)境提供某概念的一些實(shí)例或反例，讓學(xué)生通過(guò)歸納推理得出該概念的一般描述。這種學(xué)習(xí)的推理工作量遠(yuǎn)多于示教學(xué)習(xí)和演繹學(xué)習(xí)，因?yàn)榄h(huán)境并不提供一般性概念描述（如公理）。從某種程度上說(shuō)，歸納學(xué)習(xí)的推理量也比類比學(xué)習(xí)大，因?yàn)闆](méi)有一個(gè)類似的概念可以作為"源概念"加以取用。歸納學(xué)習(xí)是最基本的，發(fā)展也較為成熟的學(xué)習(xí)方法，在人工智能領(lǐng)域中已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。
2、MC07B0750-503-4-00 8295298基于所獲取知識(shí)的表示形式分類
學(xué)習(xí)系統(tǒng)獲取的知識(shí)可能有：行為規(guī)則、物理對(duì)象的描述、問(wèn)題求解策略、各種分類及其它用于任務(wù)實(shí)現(xiàn)的知識(shí)類型。
對(duì)于學(xué)習(xí)中獲取的知識(shí)，主要有以下一些表示形式：
1）MC07B0750-503-4-00 8295298代數(shù)表達(dá)式參數(shù)：學(xué)習(xí)的目標(biāo)是調(diào)節(jié)一個(gè)固定函數(shù)形式的代數(shù)表達(dá)式參數(shù)或系數(shù)來(lái)達(dá)到一個(gè)理想的性能。
?。玻Q策樹(shù)：用決策樹(shù)來(lái)劃分物體的類屬，樹(shù)中每一內(nèi)部節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)物體屬性，而每一邊對(duì)應(yīng)于這些屬性的可選值，樹(shù)的葉節(jié)點(diǎn)則對(duì)應(yīng)于物體的每個(gè)基本分類。
?。常㎝C07B0750-503-4-00 8295298形式文法：在識(shí)別一個(gè)特定語(yǔ)言的學(xué)習(xí)中，通過(guò)對(duì)該語(yǔ)言的一列表達(dá)式進(jìn)行歸納，形成該語(yǔ)言的形式文法。
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