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例或反例，讓學(xué)生通過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)，因為環(huán)境并不提供一般性概念描述（如公理）。從某種程度上說，歸納學(xué)習(xí)的推理量也比類比學(xué)習(xí)大，因為沒有一個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基于所獲取知識的表示形式分類
學(xué)習(xí)系統(tǒng)獲取的知識可能有：行為規(guī)則、物理對象的描述、問題求解策略、各種分類及其它用于任務(wù)實現(xiàn)的知識類型。
對于學(xué)習(xí)中獲取的知識，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)一個固定函數(shù)形式的代數(shù)表達(dá)式參數(shù)或系數(shù)來達(dá)到一個理想的性能。
?。玻Q策樹：用決策樹來劃分物體的類屬，樹中每一內(nèi)部節(jié)點對應(yīng)一個物體屬性，而每一邊對應(yīng)于這些屬性的可選值，樹的葉節(jié)點則對應(yīng)于物體的每個基本分類。
?。常㎝C07B0750-503-4-00 8295298形式文法：在識別一個特定語言的學(xué)習(xí)中，通過對該語言的一列表達(dá)式進(jìn)行歸納，形成該語言的形式文法。
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Baldor gear reducer HF-921-7.5-B5-H104, 7.5:1, GHF7521AH, 1.25" bore, 56C, HF921
Baldor gear reducer HF-921-7.5-B7-H104, 7.5:1, GHF7521BH, 1.25" bore, 143/145TC
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