摘要： 从数据中学习 每个预测学习过程都包括两个主要阶段：（1）从已知样本中学习或估计系统中未知的相关性；（2）用估计得出的相关性为系统将来的输入值预测新的输出。 即归纳和演绎 转导推理：只为训练数据中几个重要的点估计未知函数的输出，而不是建立全局模型。此方法的重要应用是挖掘关联规则。 4.1 学习机器 机器学习结合了人工智能和统计学，一个基本任务是归纳机器学习，它从样本集中获得一般结果，用不同的技术和模型来定型。 4.2 统计学习原理(SLT) 4.3 学习方法的类型 有两种常用的归纳学习方法，叫做：（1）有指导学习（或有老师学习）；（2）无指导学习 4.4 常... 阅读全文