概述 神经网络和决策树这样的学习方法需要一定数目的训 练样例才能达到一定级别的泛化精度 分析学习使用先验知识和演绎推理来扩大训练样例提 供的信息,因此它不受同样的界限制约 本章讨论一种称为基于解释的学习(EBL)的分析学 习方法 基于解释的学习中,先验知识用于分析观察到的学习 样例是怎样满足目标概念的 然后这个解释用于区分训练样例中哪些是相关的特征, 哪些是不相关的 样例就可基于逻辑推理进行泛化,而不是基于统计推 理 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 2 概述 • 神经网络和决策树这样的学习方法需要一定数目的训 练样例才能达到一定级别的泛化精度 • 分析学习使用先验知识和演绎推理来扩大训练样例提 供的信息，因此它不受同样的界限制约 • 本章讨论一种称为基于解释的学习（EBL）的分析学 习方法 • 基于解释的学习中，先验知识用于分析观察到的学习 样例是怎样满足目标概念的 • 然后这个解释用于区分训练样例中哪些是相关的特征， 哪些是不相关的 • 样例就可基于逻辑推理进行泛化，而不是基于统计推 理