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