基于属性的学习的优点是相对简单

[tanjimajha12]

如今，大多数计算机用户都不是程序员，他们只能被动地使用他们可以使用的软件。ILP 可以帮助这些用户更有效地利用计算机来自动执行他们的日常重复任务。归纳逻辑编程广泛应用于最终用户编程和教育领域。

、高效，并且存在处理海量数据的有效技术。然而，基于属性的学习仅限于对象的非关系描述，即学习到的描述不指定对象各部分之间的关​​系。因此，基于属性的学习有两个很大的局限性：背景知识可以以相当有限的形式表达，而缺乏关系使得概念描述语言不适用于某些领域。

最终用户编程：
计算机用户经常需要创 香港电讯流动电话号码列表 建小型（也许是一次性的）脚本来自动执行重复性任务。ILP 已被证明对这些用户非常有帮助。例如，考虑数据处理领域。各种类型的文档（例如文本/日志文件、电子表格和网页）通过将显示和格式与底层数据模型相结合，为其创建者提供了存储和组织分层数据的极大灵活性。

然而，这使得用户很难提取底层数据以执行常见任务，例如数据处理、查询、更改演示视图或将数据转换为另一种存储格式。现有的用于操作数据的编程解决方案（例如 Excel 宏语言、Perl/Python 中的正则表达式库和 Javascript 的 JQuery 库）有一些限制。

首先，这些解决方案是特定领域的，需要先验知识或专业知识。其次，用户需要彻底了解包括数据字段在内的整个底层文档结构。因此，大多数用户都采用手动复制和粘贴的方式，这是一个耗时且容易出错的过程。

归纳综合可以帮助您使用各种数据操作技术：从半结构化文档（包括文本文件、网页和电子表格）中提取数据；转换原子数据类型（如字符串或数字）；转换复合数据类型（如表格和 XML）；格式化数据。将这些技术结合到提取、转换和格式化的流程中，可以让最终用户执行复杂的数据操作任务。