６）MC07B0750-503-4-00 8295298归纳学习(Learning from induction)。
　　归纳学习是由教师或环境提供某概念的一些实例或反例，让学生通过归纳推理得出该概念的一般描述。这种学习的推理工作量远多于示教学习和演绎学习，因为环境并不提供一般性概念描述（如公理）。从某种程度上说，归纳学习的推理量也比类比学习大，因为没有一个类似的概念可以作为"源概念"加以取用。归纳学习是最基本的，发展也较为成熟的学习方法，在人工智能领域中已经得到广泛的研究和应用。
　　2、MC07B0750-503-4-00 8295298基于所获取知识的表示形式分类
　　学习系统获取的知识可能有：行为规则、物理对象的描述、问题求解策略、各种分类及其它用于任务实现的知识类型。
　　对于学习中获取的知识，主要有以下一些表示形式：
　　1）MC07B0750-503-4-00 8295298代数表达式参数：学习的目标是调节一个固定函数形式的代数表达式参数或系数来达到一个理想的性能。
　　２）决策树：用决策树来划分物体的类属，树中每一内部节点对应一个物体属性，而每一边对应于这些属性的可选值，树的叶节点则对应于物体的每个基本分类。
　　３）MC07B0750-503-4-00 8295298形式文法：在识别一个特定语言的学习中，通过对该语言的一列表达式进行归纳，形成该语言的形式文法。

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MC07B0750-503-4-00 8295298
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