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[https://en.wikipedia.org/wiki/Rule-based_machine_learning 基于规则的机器学习]是任何机器学习方法的通用术语，它通过识别、学习或演化“规则”来存储、操作或应用知识。基于规则的机器学习者的定义特征是识别和使用一组关系规则，这些规则共同表示系统获取的知识。这与其他机器学习者不同，这些机器学习者通常会识别出一个可以普遍应用于任何实例的奇异模型，以便进行预测<ref>{{Cite journal|last=Bassel|first=George W.|last2=Glaab|first2=Enrico|last3=Marquez|first3=Julietta|last4=Holdsworth|first4=Michael J.|last5=Bacardit|first5=Jaume|date=2011-09-01|title=Functional Network Construction in Arabidopsis Using Rule-Based Machine Learning on Large-Scale Data Sets|url=http://www.plantcell.org/content/23/9/3101|journal=The Plant Cell|language=en|volume=23|issue=9|pages=3101–3116|doi:10.1105/tpc.111.088153|issn:1532-298X|pmc:3203449|pmid:21896882}}</ref> 。基于规则的机器学习方法包括[https://en.wikipedia.org/wiki/Learning_classifier_system 学习分类器系统]、[https://en.wikipedia.org/wiki/Association_rule_learning 关联规则学习]和[https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_immune_system 人工免疫系统]。

[https://en.wikipedia.org/wiki/Rule-based_machine_learning 基于规则的机器学习]是任何机器学习方法的通用术语，它通过识别、学习或演化“规则”来存储、操作或应用知识。基于规则的机器学习者的定义特征是识别和使用一组关系规则，这些规则共同表示系统获取的知识。这与其他机器学习者不同，这些机器学习者通常会识别出一个可以普遍应用于任何实例的奇异模型，以便进行预测<ref>{{Cite journal|last=Bassel|first=George W.|last2=Glaab|first2=Enrico|last3=Marquez|first3=Julietta|last4=Holdsworth|first4=Michael J.|last5=Bacardit|first5=Jaume|date=2011-09-01|title=Functional Network Construction in Arabidopsis Using Rule-Based Machine Learning on Large-Scale Data Sets|url=http://www.plantcell.org/content/23/9/3101|journal=The Plant Cell|language=en|volume=23|issue=9|pages=3101–3116|doi:10.1105/tpc.111.088153|issn:1532-298X|pmc:3203449|pmid:21896882}}</ref> 。基于规则的机器学习方法包括[https://en.wikipedia.org/wiki/Learning_classifier_system 学习分类器系统]、[https://en.wikipedia.org/wiki/Association_rule_learning 关联规则学习]和[https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_immune_system 人工免疫系统]。

===== 关联规则 =====

===== 关联规则 =====

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。<ref>Plotkin G.D. [https://www.era.lib.ed.ac.uk/bitstream/handle/1842/6656/Plotkin1972.pdf;sequence=1 Automatic Methods of Inductive Inference], PhD thesis, University of Edinburgh, 1970.</ref><ref>Shapiro, Ehud Y. [http://ftp.cs.yale.edu/publications/techreports/tr192.pdf Inductive inference of theories from facts], Research Report 192, Yale University, Department of Computer Science, 1981. Reprinted in J.-L. Lassez, G. Plotkin (Eds.), Computational Logic, The MIT Press, Cambridge, MA, 1991, pp. 199–254.</ref><ref>Shapiro, Ehud Y. (1983). ''Algorithmic program debugging''. Cambridge, Mass: MIT Press. {{ISBN|0-262-19218-7}}</ref>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。<ref>Shapiro, Ehud Y. "[http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1623364 The model inference system]." Proceedings of the 7th international joint conference on Artificial intelligence-Volume 2. Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1981.</ref>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。<ref>Plotkin G.D. [https://www.era.lib.ed.ac.uk/bitstream/handle/1842/6656/Plotkin1972.pdf;sequence=1 Automatic Methods of Inductive Inference], PhD thesis, University of Edinburgh, 1970.</ref><ref>Shapiro, Ehud Y. [http://ftp.cs.yale.edu/publications/techreports/tr192.pdf Inductive inference of theories from facts], Research Report 192, Yale University, Department of Computer Science, 1981. Reprinted in J.-L. Lassez, G. Plotkin (Eds.), Computational Logic, The MIT Press, Cambridge, MA, 1991, pp. 199–254.</ref><ref>Shapiro, Ehud Y. (1983). ''Algorithmic program debugging''. Cambridge, Mass: MIT Press. {{ISBN|0-262-19218-7}}</ref>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。<ref>Shapiro, Ehud Y. "[http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1623364 The model inference system]." Proceedings of the 7th international joint conference on Artificial intelligence-Volume 2. Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1981.</ref>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====

====相似性与度量学习====