告诉计算机的语言是什么问题，而不是如何解决问题。因此，给定一个数据库或一组规则，计算机会尝试找到与所有所需属性匹配的解决方案。
示例 1（格式：输入变量 => 预期输出）
规则集：
2, 2 => 4; 2, 4 => 6; 4, 4 => 8等。
然后程序得知它需要添加所有输入变量。
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根据维基百科，归纳逻辑编程（ILP）是机器学习的一个子领域，它使用逻辑编程作为示例、背景知识和假设的统一表示。
例如，给定已知背景知识的编码和表示为事实逻辑数据库的一组示例，ILP 系统将推导出一个假设的逻辑程序，该程序包含所有正例而没有负例。归纳逻辑编程在生物信息学和自然语言处理中特别有用。
有一些已知的实现，例如：
于 2014-08-27T10:34:39.807 回答