摘要：在示例学习这一机器学习的分支领域中有两类非常重要的算法，其中一个以ID3为代表算法，其知识表示是决策树。另一类是AQ算法，其知识表示是产生式规则。ID3的优点是匹配速度快，但其规则数目太多。AQ虽然能生成数目相对ID3不十分多的产生式规则，但其匹配速度与ID3比较却慢的多。因此就示例学习这一领域提出了一个新算法——HP，这个算法是基于n维欧几里德空间中的超平面提出的，对一个正例集和一个反俐集，这一算法的规则只有一个，其匹配速度比AQ要快得多。

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