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机器学习 Machine Learning (查看源代码)

2020年7月23日 (四) 09:22的版本

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→‎归纳逻辑编程

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==方法==

:''主文章：[https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_machine_learning_algorithms 机器学习算法列表]''

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~~===归纳逻辑编程===~~

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~~:''主文章：[https://en.wikipedia.org/wiki/Inductive_logic_programming 归纳逻辑编程]''~~

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归纳逻辑编程(ILP)是一种将[https://en.wikipedia.org/wiki/Logic_programming 逻辑编程]作为输入实例、背景知识和假设的统一表示的规则学习方法。给定已知背景知识的编码和作为事实逻辑数据库表示的一组示例，ILP系统将导出一个假设逻辑程序，其中包含所有正负示例。[https://en.wikipedia.org/wiki/Inductive_programming 归纳编程]是一个相关的领域，它考虑任何类型的编程语言来表示假设(而不仅仅是逻辑编程)，例如[https://en.wikipedia.org/wiki/Functional_programming 函数程序]。

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===支持向量机===

:''主文章：[[SVM支持向量机]]''

Yillia Jing

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