表11-2基于解释的学习算法 Prolog-EBG Prolog-EBGTargetConcept, Training Example, Domain Theroy) earnedrules- Pos= Training Example中的正例 ·对Pos中没有被 Learnedrules覆盖的每个正例,做 解释: Explanation=以 Domain Theory表示的解释,说明正例满足 TargetConcept 分析: · Suffcient conditions=按照 Explanation能够充分满足 TargetConcepti的正例的 最一般特征集合 改进: · LearnedRules= LearnedRules+ Newhorn clause,其中 NewHorn clause的形式 是: TargetConcept← SufficientConditions 返回 Learnedrules 203.12.18机器学习-分析学习作者: Mitchel译者:曾华军等讲者:陶晓鹏2003.12.18 机器学习-分析学习作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏 10 表11-2基于解释的学习算法 Prolog-EBG Prolog-EBG(TargetConcept, TrainingExample, DomainTheroy) • LearnedRules={} • Pos=TrainingExamples中的正例 • 对Pos中没有被LearnedRules覆盖的每个正例，做 – 解释： • Explanation=以DomainTheory表示的解释，说明正例满足TargetConcept – 分析： • SuffcientConditions=按照Explanation能够充分满足TargetConcept的正例的 最一般特征集合 – 改进： • LearnedRules=LearnedRules+NewHornClause，其中NewHornClause的形式 是：TargetConceptSufficientConditions • 返回LearnedRules