⊕←
f1∧f
2∧..
.∧fl
一階規則比（邏輯規則？？？）強很多，能表達複雜的關係，稱為關係型規則，其語義層面與人類的語義層面一致。
如何從訓練集學出單條規則
從空規則開始，將正例類別作為規則頭，逐個遍歷訓練集中的每個屬性及取值。\
在屬性和候選值較多時會存在組合**的問題。
cn2——似然率統計量lrs
lrs=2⋅
(m̂ +
log2(m
̂ +m̂
++m̂
−)(m
+m++
m−)+
m̂ −log2(
m̂ −m
̂ ++m
̂ −)(
m−m+
+m−)
)使用irep*剪枝機制生成規則集
對r∈
，生成：
將原規則集（
r）和新規則（替換為r′
和r″）分別進行評估，留下最好的
迴圈上述過程
命題規則學習的缺陷：難以處理物件之間的關係。
fgain=m
̂ +×(
log2m̂
+m̂ +
+m̂ −
−log2m
+m++
m−)
foil可以被看做是命題規則學習和歸納邏輯程式設計之間的過渡，但其自頂向下的規則生成過程不支援巢狀，所以表達能力仍有不足。
忽略兩條公式中不含共同謂詞的文字
r(elative)lgg：初始規則選擇方法，考慮所有背景知識。
設兩個邏輯表示式c1
、c2成立，且分別包含互補項l1
和l2，可令l=
l1=¬
l2,c
1=a∨
l,c2
=b∨¬
l ，可以通過歸結原理得到歸結項c=
a∨b 。
與該過程相反，逆歸結是研究在已知
c 和某個ci
的情況下如何得到其餘cj
：c2=(
c−(c
1−))
∨
合一：用一種變數置換令兩個或多個邏輯表示式相等
自動發明新謂詞
udev 規則學習
action add kernel sd a z 0 9 run bin umount l media usb k action add kernel sd a z 0 9 run bin rm fr media usb k action add kernel sd a z run bin umou...
haccess規則學習
rewriteengine on rewritecond mozilla 5 0.rewriterule index.php index.m.php rewritecond lynx.rewriterule index.php index.l.php rewriterule index.php in...
機器學習與R語言 5 規則學習演算法
目錄2.規則學習應用示例 過程 對於每乙個特徵，基於相似的特徵值1r對資料分組，然後對於每個書分組，該演算法的 類為占多數的類。比如動物分類中若以行走途徑為規則錯誤率為2 15，若以是否有皮毛為規則錯誤率為3 15，因此1r演算法基於以行走途徑為規則返回結果。注意 如果分類水平分布很不均勻，規則學習...