从训练样本归纳出定义
正例，反例，训练样例D，可能假设的集合H
假设数量：语法不同，语义不同
假设一般到特殊序 ≥g k是j子集
Find-S: 多个假设中的一个
初始化全反例
每个训练样本泛化到一致最特殊
不考虑反例
列表后消除算法：
列出所有消除反例
候选消除算法：与训练样例一直的所有假设集合，变形空间
一般边界G，最泛化
特殊边界S，最特殊
候选消除算法：
正例 S泛化，删除不一致
反例 G特殊化（翻转），删除不一致
使用其对未见实例分类
归纳偏置：有偏学习，无偏学习，无偏+断言
