在機器學習領域，歸納學習應該怎麼理解？

 歸納學習是符號學習中研究得最爲廣泛的一種方法。給定關於某個概念的一系列已知的 正例和反例，其任務是從中歸納出一個一般的概念描述。歸納學習能夠獲得新的概念，創立新的規則，發現新的理論。它的一般操作是泛化（Generalization)和特化（Specialization)。       泛化用來擴展一個假設的語義信息，以使其能夠包含更多的正例，應用於更多的情況。特化 則是泛化的相反的操作，用於限制

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