概念学习和一般到特殊序许多机器学习问题设计到从特殊训练样例中得到一般概念。给定一样例集合以及每个样例是否属于某一概念的标注，怎样自动推断出该概念的一般定义。这一问题被称为概念学习（concept learning）归纳学习假设：任一假设如果在足够大的训练样例中很好地逼近目标函数，它也能在未见实例中很好地逼近目标函数。
FIND-S：寻找极大特殊假设
举例：
examples[4][7] = {{1,1,1,1,1,1,1},{1,1,0,1,1,1,1},{0,0,0,1,1,0,0},{1,1,0,1,0,0,1}};int h[7] = {-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1};void train(int*, int*);int main(){for(int i=0;i<4;i++)//当为正例时进行训练if(examples[i][6] == 1) train(h, examples[i]);return 0;}void train(int* h, int* s){for(int i=0;i<6;i++){if(s[i] != h[i]){//当为极大特殊时，将其具体化if(h[i] == -1) h[i] = s[i];//当出现多样值时，将其一般化else h[i] = -2;}//检测训练结果printf(“%d\t”,h[i]);}printf(“\n”);}
该实例中，值-1表示极大特殊，，-2表示极大一般。
看天，看雪，安安静静，不言不语都是好风景。
