sheng的学习笔记-AI-规则学习（rule learning）

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什么是规则学习

机器学习中的“规则”(rule)通常是指语义明确、能描述数据分布所隐含的客观规律或领域概念、可写成“若……，则……”形式的逻辑规则。​“规则学习”(rule learning)是从训练数据中学习出一组能用于对未见示例进行判别的规则。

一条规则形如：

在数理逻辑中“文字”专指原子公式(atom)及其否定。

与神经网络、支持向量机这样的“黑箱模型”相比，规则学习具有更好的可解释性，能使用户更直观地对判别过程有所了解。另一方面，数理逻辑具有极强的表达能力，绝大多数人类知识都能通过数理逻辑进行简洁的刻画和表达。例如“父亲的父亲是爷爷”这样的知识不易用函数式描述，而用一阶逻辑则可方便地写为“爷爷(X,Y)←父亲(X,Z)∧父亲(Z,Y)”​，因此，规则学习能更自然地在学习过程中引入领域知识。此外，逻辑规则的抽象描述能力在处理一些高度复杂的AI任务时具有显著的优势，例如在问答系统中有时可能遇到非常多、甚至无穷种可能的答案，此时若能基于逻辑规则进行抽象表述或