Inductive Learning（归纳学习）

归纳学习与演绎学习相对，强调从具体实例中归纳出一般规则。在监督学习中，模型通过训练数据学习映射函数，并应用于新数据。归纳学习的关键挑战是泛化能力，即避免过拟合。常见方法包括基于统计的学习、基于规则的学习和基于神经网络的学习。近年来，归纳学习在元学习和图神经网络中也有重要应用，如归纳式节点分类。