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从例子中学习属于归纳学习，是目前机器学习方法中最成熟的方法之 一。从例子中学习要求环境能够从一些特殊的实例(这些实例事先由教师划 分为正例和反例两类)，并由这些实例进行归纳推理，导出一般性的规则。 给系统提供的这些供学习的正例和反例所包含的是非常低级的信息，系统经 学习环节可归纳出高水平的信息即规则，并且在一般情况下，可用这些规则 指导执行环节的操作。 Simon和Lea1974年在一篇有关归纳的早期文章中，把从例子学习的问题 描述为使用示教例子来指导对规则的搜索，并提出从例子学习的两个空间模 型概念，即实例空间和规则空间。实例空间是所有示教例子的集合，而规 则空间是所有规则的集合。他们的基本观点是：从例子学习系统应在规则空 间中搜索所求的规则，并在实例空间中选得一些示教例子，以便解决规则 空间中某些规则的歧义性。系统就是这样在实例空间和规则空间中文替进行 搜索，直到找到所要求的规则。
下面，我们围绕两空间模型的论述，依次介绍实例空间、解释例子、规 则空间和实验规则等四个部分。 |
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