归纳逻辑程序设计的学习资源中，这篇《归纳逻辑程序设计综述》算是比较系统全面的一篇了。它把ILP的背景、分类、学习流程都讲得清楚，不绕弯子。适合想搞清楚逻辑与机器学习结合的你，读完会有种“哦，原来还能这么搞”的感觉。

归纳逻辑程序设计的几个核心概念，比如正负例集、背景知识、目标理论，其实不难懂，就像你训练分类器要喂数据和规则一样。文章里讲得比较口语化，读起来还挺轻松，重点也抓得挺准。

ILP 的分类部分也值得看看，比如基于搜索策略、学习偏置这些划分方式，蛮适合对模型训练机制感兴趣的朋友。你如果是搞AI 推理或者结构化数据建模的，可以参考一下，看哪类系统更适合你项目。

里面讲到的一些应用场景也蛮多的，从生物化学到自然语言再到软件工程，甚至还有有限元设计，看得出来这个方向真的不偏门，实用性还挺强。

如果你平时关注逻辑回归、数据挖掘这些方向，那顺手再看看下面这些相关资源也不错：逻辑回归算法 PPT、ILP 学习方法及实现，都是蛮实在的干货。

，如果你是前端但偶尔跨界玩点机器学习、逻辑建模这类东西，这份资料值得收藏，甚至能帮你“怎么让 AI 懂点逻辑”的问题～