blocks|key|1459969|text|维基百科认为，归纳逻辑编程(ILP)是机器学习的一个子领域，它使用逻辑程序设计作为示例、背景知识和假设的统一表示。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1459970|例如，给定已知背景知识的编码和作为事实逻辑数据库表示的一组示例，ILP系统将导出一个假设逻辑程序，该程序包含所有的正负示例，而不包含所有的否定示例。归纳逻辑编程在生物信息学和自然语言处理中尤其有用。|1459971|有一些已知的实现，例如：|1459972|1BC和1BC2:一阶朴素贝叶斯分类器|unordered-list-item|1459973|ACE+(一种组合发动机)|1459974|阿列弗|1459975|原子|1459976|克劳迪恩|1459977|DL-学习者|1459978|DMax|1459979|一阶感应式学习器(箔)|1459980|Golem+(ILP)|1459981|英帕罗|1459982|INcremental+THEory+Learner+(+EXamples)|1459983|酸橙|1459984|Mio|1459985|Ehud+Shapiro的模型推理系统|1459986|PROGOL|1459987|RSD|1459988|Warmr+(现列入ACE)|1459989|ProGolem|1459990|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://en.wikipedia.org/wiki/Inductive_logic_programming|1|https://en.wikipedia.org/wiki/Logic_programming|2|http://www.cs.bris.ac.uk/Research/MachineLearning/1BC/|3|http://dtai.cs.kuleuven.be/ACE/|4|http://web.comlab.ox.ac.uk/oucl/research/areas/machlearn/Aleph/|5|http://www.ahlgren.info/research/atom/|6|http://dtai.cs.kuleuven.be/claudien/|7|http://dl-learner.org/|8|http://dtai.cs.kuleuven.be/dmax/|9|ftp://ftp.cs.su.oz.au/pub/foil6.sh|10|http://www.doc.ic.ac.uk/~shm/Software/golem|11|http://arxiv.org/abs/1407.3836|12|http://lacam.di.uniba.it:8000/systems/inthelex/|13|http://cs.anu.edu.au/people/Eric.McCreath/lime.html|14|http://libra.msra.cn/Publication/3392493/mio-user-s-manual|15|http://www.doc.ic.ac.uk/~shm/Software/progol5.0|16|http://labe.felk.cvut.cz/~zelezny/rsd/|17|http://ilp.doc.ic.ac.uk/ProGolem/^0|7|B|0|X|6|1|0|0|0|0|J|2|0|0|D|3|0|0|3|4|0|0|2|5|0|0|4|6|0|0|6|7|0|0|4|8|0|0|B|9|0|0|B|A|0|0|3|B|0|0|12|C|0|0|2|D|0|0|3|E|0|0|0|6|F|0|0|3|G|0|0|0|8|H|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|2O|8|@]|9|@$A|2P|B|2Q|1|2R]|$A|2S|B|2T|1|2U]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|2V|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|2W|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|H|3|I|5|J|7|2X|8|@]|9|@$A|2Y|B|2Z|1|30]]|C|$]]|$1|K|3|L|5|J|7|31|8|@]|9|@$A|32|B|33|1|34]]|C|$]]|$1|M|3|N|5|J|7|35|8|@]|9|@$A|36|B|37|1|38]]|C|$]]|$1|O|3|P|5|J|7|39|8|@]|9|@$A|3A|B|3B|1|3C]]|C|$]]|$1|Q|3|R|5|J|7|3D|8|@]|9|@$A|3E|B|3F|1|3G]]|C|$]]|$1|S|3|T|5|J|7|3H|8|@]|9|@$A|3I|B|3J|1|3K]]|C|$]]|$1|U|3|V|5|J|7|3L|8|@]|9|@$A|3M|B|3N|1|3O]]|C|$]]|$1|W|3|X|5|J|7|3P|8|@]|9|@$A|3Q|B|3R|1|3S]]|C|$]]|$1|Y|3|Z|5|J|7|3T|8|@]|9|@$A|3U|B|3V|1|3W]]|C|$]]|$1|10|3|11|5|J|7|3X|8|@]|9|@$A|3Y|B|3Z|1|40]]|C|$]]|$1|12|3|13|5|J|7|41|8|@]|9|@$A|42|B|43|1|44]]|C|$]]|$1|14|3|15|5|J|7|45|8|@]|9|@$A|46|B|47|1|48]]|C|$]]|$1|16|3|17|5|J|7|49|8|@]|9|@$A|4A|B|4B|1|4C]]|C|$]]|$1|18|3|19|5|J|7|4D|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|1A|3|1B|5|J|7|4E|8|@]|9|@$A|4F|B|4G|1|4H]]|C|$]]|$1|1C|3|1D|5|J|7|4I|8|@]|9|@$A|4J|B|4K|1|4L]]|C|$]]|$1|1E|3|1F|5|J|7|4M|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|1G|3|1H|5|J|7|4N|8|@]|9|@$A|4O|B|4P|1|4Q]]|C|$]]|$1|1I|3|-4|5|6|7|4R|8|@]|9|@]|C|$]]]|1J|$1K|$5|1L|1M|1N|C|$1O|1P]]|1Q|$5|1L|1M|1N|C|$1O|1R]]|1S|$5|1L|1M|1N|C|$1O|1T]]|1U|$5|1L|1M|1N|C|$1O|1V]]|1W|$5|1L|1M|1N|C|$1O|1X]]|1Y|$5|1L|1M|1N|C|$1O|1Z]]|20|$5|1L|1M|1N|C|$1O|21]]|22|$5|1L|1M|1N|C|$1O|23]]|24|$5|1L|1M|1N|C|$1O|25]]|26|$5|1L|1M|1N|C|$1O|27]]|28|$5|1L|1M|1N|C|$1O|29]]|2A|$5|1L|1M|1N|C|$1O|2B]]|2C|$5|1L|1M|1N|C|$1O|2D]]|2E|$5|1L|1M|1N|C|$1O|2F]]|2G|$5|1L|1M|1N|C|$1O|2H]]|2I|$5|1L|1M|1N|C|$1O|2J]]|2K|$5|1L|1M|1N|C|$1O|2L]]|2M|$5|1L|1M|1N|C|$1O|2N]]]]

According to Wikipedia, <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Inductive_logic_programming" rel="nofollow">Inductive logic programming (ILP)</a> is a subfield of machine learning which uses <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Logic_programming" rel="nofollow">logic programming</a> as a uniform representation for examples, background knowledge and hypotheses.

In example, given an encoding of the known background knowledge and a set of examples represented as a logical database of facts, an ILP system will derive a hypothesised logic program which entails all the positive and none of the negative examples. Inductive logic programming is particularly useful in bioinformatics and natural language processing.

There are some known implementations, such as:

<ul>
<li><a href="http://www.cs.bris.ac.uk/Research/MachineLearning/1BC/" rel="nofollow">1BC and 1BC2: first-order naive Bayesian classifiers</a></li>
<li><a href="http://dtai.cs.kuleuven.be/ACE/" rel="nofollow">ACE (A Combined Engine)</a></li>
<li><a href="http://web.comlab.ox.ac.uk/oucl/research/areas/machlearn/Aleph/" rel="nofollow">Aleph </a></li>
<li><a href="http://www.ahlgren.info/research/atom/" rel="nofollow">Atom </a></li>
<li><a href="http://dtai.cs.kuleuven.be/claudien/" rel="nofollow">Claudien </a></li>
<li><a href="http://dl-learner.org" rel="nofollow">DL-Learner </a></li>
<li><a href="http://dtai.cs.kuleuven.be/dmax/" rel="nofollow">DMax </a></li>
<li><a href="ftp://ftp.cs.su.oz.au/pub/foil6.sh" rel="nofollow">First Order Inductive Learner (FOIL)</a></li>
<li><a href="http://www.doc.ic.ac.uk/~shm/Software/golem" rel="nofollow">Golem (ILP)</a></li>
<li><a href="http://arxiv.org/abs/1407.3836" rel="nofollow">Imparo</a></li>
<li><a href="http://lacam.di.uniba.it:8000/systems/inthelex/" rel="nofollow">Inthelex (INcremental THEory Learner from EXamples) </a></li>
<li><a href="http://cs.anu.edu.au/people/Eric.McCreath/lime.html" rel="nofollow">Lime</a></li>
<li><a href="http://libra.msra.cn/Publication/3392493/mio-user-s-manual" rel="nofollow">Mio </a></li>
<li>MIS (Model Inference System) by Ehud Shapiro</li>
<li><a href="http://www.doc.ic.ac.uk/~shm/Software/progol5.0" rel="nofollow">PROGOL</a></li>
<li><a href="http://labe.felk.cvut.cz/~zelezny/rsd/" rel="nofollow">RSD</a></li>
<li>Warmr (now included in ACE)</li>
<li><a href="http://ilp.doc.ic.ac.uk/ProGolem/" rel="nofollow">ProGolem </a></li>
</ul>

The language where the computer is told what the problem is, not how to solve the problem. So given a database or a set of rules, the computer tries to find a solution matching all the desired properties.

Example 1 (format: input vars => expected output)

Set of rules:
<code>2, 2 =&gt; 4; 2, 4 =&gt; 6; 4, 4 =&gt; 8</code>, etc.

Then program learns that it needs to add all the input variables.

Are there any self-learning declarative/inductive programming language to input the expected results, not the procedure to follow?

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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告诉计算机问题是什么的语言，而不是如何解决问题的语言。因此，给定一个数据库或一组规则，计算机试图找到一个匹配所有所需属性的解决方案。示例1(格式:输入vars =>预期输出)规则集：2, 2 => 4; 2, 4 => 6; 4, 4 => 8等。然后，程序了解到它需要添加所有的输入变量。

问是否有任何自学习声明/归纳编程语言来输入预期的结果，而不是遵循的过程？
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