机器学习与归纳推理：从演绎逆过程看知识图谱构建

"这篇资源是关于认知智能时代中知识图谱实践案例的速读版，主要探讨了机器学习中的归纳逻辑编程，特别是将其视为逆演绎的过程。书中通过具体例子阐述了学习过程，即如何从数据和背景知识中构建理论进行演绎推理。作者强调了演绎推理在归纳过程中的作用，指出归纳可以通过反向演绎自动化。此外，书中的内容适合多个学科的大学生和研究生，同时也适用于软件研究人员和从业者，旨在平衡理论与实践，提供了丰富的算法介绍和实际应用示例。" 这篇资源深入探讨了机器学习的核心概念，特别是归纳逻辑编程作为一种逆演绎的方法。在机器学习中，目标是构建能够解释观察数据的理论。通过给定的数据集D和背景知识B，学习过程寻找一个假设h，使得h与B结合可以解释D中的每个训练实例。表达式10.2描述了这个过程，即假设h必须能够演绎出每个训练实例的目标分类。 书中给出的例子展示了如何学习目标概念“u的孩子是v”。通过一个正例，即Bob是Sharon的父亲，学习过程生成两个假设：h1是"Child(u,v)←Father(v,u)"，h2是"Child(u,v)←Parent(v,u)"。这里，背景知识扩展了可接受的假设集合，引入了新谓词Parent，即使它不在原始实例描述中。这个过程被称为建设性归纳。 该资源还强调了将学习问题置于演绎推理框架下的重要性，这为自动化归纳过程提供了可能。这种洞察源于19世纪经济学家W.S.Jevons的思想，他认为归纳是演绎的逆操作，两者同样重要。书中的内容适合跨学科的读者，无论他们是否具有相关背景知识，都能理解和应用机器学习的概念。 作为教材，这本书不仅涵盖了理论，还包含了实践中常用的主要算法，提供了在线资源，如源代码和数据，以便读者可以亲自动手实践。作者对机器学习理论的探讨，包括学习性能随训练样本数量的变化以及最佳学习算法的选择，结合统计学、计算复杂性和贝叶斯分析的理论，旨在为学生和专业人士提供全面的理解。