Недостатки находок

Один из обычно цитируемых недостатков алгоритма Находок - то, что гипотеза h, возвращенная Находками, может не быть единственным h, который соответствует данным.

Теперь, у меня есть проблема при понимании этого, как, конечно, может только когда-либо быть один "большинство - определенная" гипотеза?

Например: Учитывая следующие данные тренировки:

enter image description here

Мы получили бы следующие повторения i:

i0: S = {Япония, Honda, Синяя, 1980, Экономика} (использование примера 1)

i1: S = {Япония, Honda, Синяя?, Экономика} (использование примера 3: пропускать пример 2, так как это отрицательно),

i2: S = {Япония, Honda??, Экономика} (использование примера 5: пропускать пример 4, так как это отрицательно),

i3: S = {Япония???, Экономика} (использование примера 6) Конец (пропускающий пример 7, так как это отрицательно),

Так, способ, которым я вижу его, не может быть никакой другой самой определенной гипотезы для этого набора данных кроме S = {Япония???, Экономика}. Но очевидно я должен быть неправым так или иначе. Кто-то мог объяснить, чтобы быть, как мое предположение неправильное? Спасибо.

1
nl ja de

1 ответы

Я изучаю это сам. Но насколько я вижу его, я придумал тот же самый ответ как вы. Однако, в вашем i1 ступают, вы пропустили Тойоту , который получит вас a? раньше как ниже:

S1 = {Japan, Honda, Blue, 1980, Economy}

S2 = {Japan, ?, Blue, ?, Economy}

S3 = {Japan, ?, ?, ?, Economy}

S4 = {Japan, ?, ?, ?, Economy}

I've literally just started reading about this half an hour ago, but as far as I know so far, Find-S will only give you one hypothesis because you're going from a specific ==> generalised form.

If however you were going from a generalised ==> specific form, then you'll end up with potentially many examples. I am here because that's why I'm trying to find out how that works.

1
добавлено
AI / Big Data / Machine Learning
AI / Big Data / Machine Learning
2 978 участник(ов)

Всё об AI, бигдата, о машинном обучении, и как правильно всё это готовить. For english: @bigdata_en По любым вопросам: @hitmaker Список интересных групп и каналов: https://github.com/goq/telegram-list

Data Science Chat
Data Science Chat
2 902 участник(ов)

Добро пожаловать в чат по анализу данных и машинному обучению. Вопросы или предложения по сотрудничеству: @ralovets Вакансии и реклама мероприятий разрешены только после согласования. Анти-спам бот для групп: @ProtectronBot

Нейронные сети (AI Community)
Нейронные сети (AI Community)
2 121 участник(ов)

Это чат про нейронные сети для членов AI Community.