5.3.7 解释学习 　　解释学习是近年（80年代初）出现的一种机器学习方法。该方法为了避免实例学习归纳所产生的不可靠性，不考虑很多实例，采用演绎推理，尽量少用归结。这种方法只用一个或几个实例，利用单个的问题求解例子，运用领域知识，经过对实例的详细分析，构造解释结构，然后对解释进行推广得到一般性描述。解释学习的一般框架是：