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超限歸納     
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對一些典型大的序數作歸納
基模歸納     
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  「基模歸納說」是何利亞(K.J. Holyoak)於一九八四年提出來用來解釋「人如何應用類比推理(analogical reasoning)來解題」的說法。何利亞認為人們在類比推理時並不使用「不受情境限制」(context-free)的推論原則,也不是利用記憶中的特定經驗,而是使用抽象的知識結構進行推理。這個結構是自日常生活經驗中抽取出來的,稱為實用推理基模(pragmatic reasoning schema)。一組基模包括一組類化的而且與情境有關的原則,而這些原則係以一組「目的」及「與目的的關係」來定義。
  由基模歸納理論可以看出:類比解題時,由「來源」遷移到「標的」的類比...
選擇性歸納學習     
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指智慧型網路中,經由統計使用者的連線資料,加速連線位址的尋找和選路的過程。參【選路】(routing)。
歸納斷言法     
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由Floyd提出的一種對程式正確性證明方法。將一程式分割,並假設其滿足條件,再將其建立驗證條件進行驗證,若所有驗證為真,則表該程式或程式段是正確的。
基本歸納變數     
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在程式的循環中,只有一個變數且只有一個對此變數賦值的敘述,如I=I+C,其中C為常數,則I為循環中的基本歸納變數。
結構性歸納學習     
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使用結構性的歸納式學習方法。
試驗性的歸納斷言     
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在機器學習的歸納過程中,加入一些部份正確的試驗性斷言,經與事實及背景知識組合後,即可做為歸納時的參考。
歸納變數     
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設A為一公認的基本事實或基本變數,若B可表示為A的線性函數,則稱B為歸納變數。
感應,歸納     
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  1.穿過一個線圈內的磁力線產生改變時,在線圈上將感應出電動勢,此電動勢強度正比於磁力線的變化率。
  2.從特殊例子到可適用於一般性的學說之過程。
    
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湊併、聚合。如:「歸併」、「歸納」、「總歸」、「歸類」。
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