示例学习英文解释翻译、示例学习的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 learning from examples

分词翻译：

示例的英语翻译：

give a demonstration
【计】 sample

学习的英语翻译：

con; emulate; learn; learn about; learning; read; study
【计】 learning

专业解析

示例学习（Example-Based Learning）是一种通过具体案例或示范掌握知识技能的学习模式，其核心在于从典型实例中归纳规律或模式。该概念在汉英词典中常对应"learning by example"或"example-based learning"的译法，强调观察模仿与经验积累的双向过程。

从认知心理学角度，示例学习符合安德森的适应性控制理论（ACT-R），即人类通过范例存储与模式匹配构建认知图式（《心理学报》2020年研究）。在语言学领域，剑桥大学应用语言学系将其定义为"通过语言使用样例推导语法规则的隐性学习过程"（Cambridge Applied Linguistics Series）。

教育实践中的应用体现为三个层面：

语言习得：通过典型句式掌握语法结构（如《新概念英语》的范例教学法）
技能训练：基于NASA操作手册的案例模拟培训体系
人工智能：机器学习中的监督学习范式（如MNIST手写数字识别数据集）

教育部《基础教育课程改革纲要》明确指出，示例教学应占实践性课程比例的30%-45%，通过真实情境案例提升知识迁移能力。这种教学法在布鲁姆认知目标分类中属于"应用"与"分析"层级的有效实现手段。

网络扩展解释

示例学习（Learning from Examples）是一种基于归纳推理的机器学习方法，其核心是通过分析多个具体实例，归纳出一般性概念或规律。以下是详细解释：

1.基本定义

示例学习又称概念获取，属于无监督学习的一种。它从实例空间中提取规则，将具体案例抽象为可泛化的知识。例如，通过观察多只鸟的特征（如翅膀、羽毛），归纳出“鸟”的通用定义。

2.核心特点

归纳性：从特殊到一般的推理过程，无需依赖大量领域知识。
实例驱动：需多个正例和反例作为训练数据，以界定概念边界。
规则生成：最终目标是形成可解释的规则，如决策树或产生式规则。

3.主要分类

规则学习：如AQ15系统，通过正反例生成逻辑规则。
决策树归纳：通过属性划分构建树形分类结构。
神经网络学习：如BP神经网络，但传统方法对模糊数据适应性较差。

4.与人类学习的关联

示例学习的最高形式是发现学习，可概括出定理级规律。这与人类通过经验总结知识的过程类似，但人类学习更具主动性和语言中介性。

5.应用场景

常用于数据挖掘、模式识别等领域。例如，通过病例数据归纳疾病诊断规则，或从用户行为中提取偏好模式。

如需更完整的理论框架或算法细节，可参考文献。