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→学习算法的分类 Types of learning algorithms
它在生物信息学和'''自然语言处理 Natural Language Processing'''中特别有用。戈登 · 普洛特金 Gordon Plotkin和埃胡德 · 夏皮罗 Ehud Shapiro为归纳机器学习在逻辑上奠定了最初的理论基础。夏皮罗 Shapiro在1981年实现了他们的第一个模型推理系统: 一个从正反例中归纳推断逻辑程序的 Prolog 程序。这里的”归纳“指的是哲学上的归纳，通过提出一个理论来解释观察到的事实，而不是数学归纳法证明了一个有序集合的所有成员的性质。
它在生物信息学和'''自然语言处理 Natural Language Processing'''中特别有用。戈登 · 普洛特金 Gordon Plotkin和埃胡德 · 夏皮罗 Ehud Shapiro为归纳机器学习在逻辑上奠定了最初的理论基础。夏皮罗 Shapiro在1981年实现了他们的第一个模型推理系统: 一个从正反例中归纳推断逻辑程序的 Prolog 程序。这里的”归纳“指的是哲学上的归纳，通过提出一个理论来解释观察到的事实，而不是数学归纳法证明了一个有序集合的所有成员的性质。
====相似性与度量学习====
:''主文章：[https://en.wikipedia.org/wiki/Similarity_learning 相似性学习]''
在这个问题中，学习机器给出了一对被认为相似的对象和一对不太相似的对象。然后，它需要学习一个相似函数(或距离度量函数)，该函数可以预测新对象是否相似。该算法有时用于[https://en.wikipedia.org/wiki/Recommendation_systems 推荐系统]。
=== 模型 Models ===
=== 模型 Models ===