所有的统计学习都是关于归纳学习。

归纳学习和联结学习有什么区别？

归纳学习是关于从示例中识别模式。它更多地与统计有关。联结主义学习更多的是寻找一个共同的模式和预测以及自我学习（从预测的经验中学习）。

连接主义学习是通过根据经验修改连接强度来进行学习的地方。归纳学习并非如此。在归纳学习中，我们不是根据经验修改事物。归纳学习只是找到共同的模式，而不是基于经验的自学。

学习需要实践和奖励

在归纳学习中，我们从原始数据（所谓的训练集）中学习模型，而在演绎学习中，模型用于预测新数据的行为。

联结主义学习是一组归纳学习和演绎学习。