Version space learning (original) (raw)
El espacio de versiones es un concepto del aprendizaje automático que representa el subconjunto de todas la hipótesis que son consistentes con los ejemplos de entrenamiento (Tom M. Mitchell 1997). Este conjunto contiene todas las hipótesis que no han sido eliminadas por provocar conflictos con los datos observados
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| dbo:abstract | Als Versionsraum wird im maschinellen Lernen diejenige Teilmenge des Hypothesenraums bezeichnet, die bezüglich einer Menge von Lernbeispielen alle konsistenten und vollständigen Hypothesen enthält. Eine Hypothese heißt konsistent, wenn sie keine negativen Trainingsbeispiele positiv klassifiziert. Eine Hypothese heißt vollständig wenn alle positiven Beispiele von einer Hypothese richtig klassifiziert werden. Beim Versionsraum-Lernverfahren (Mitchell 1982) handelt es sich um ein inkrementelles maschinelles Lernverfahren zum Lernen eines Konzepts. Für den Fall, dass die Trainingsbeispiele nicht verrauscht sind und das gesuchte Zielkonzept im Hypothesenraum enthalten ist, liefert das Versionsraum-Lernverfahren eine kompakte Repräsentation des Versionsraums. (de) El espacio de versiones es un concepto del aprendizaje automático que representa el subconjunto de todas la hipótesis que son consistentes con los ejemplos de entrenamiento (Tom M. Mitchell 1997). Este conjunto contiene todas las hipótesis que no han sido eliminadas por provocar conflictos con los datos observados (es) Un espace de versions est un dispositif utilisé en apprentissage supervisé pour induire des concepts généraux ou des règles à partir d'un ensemble mêlant des exemples vérifiant la règle qu'on cherche à établir et des contre-exemples ne la vérifiant pas. L'espace de versions au sens restreint est l'ensemble des hypothèses cohérentes avec le jeu d'exemples. La technique des espaces de versions a été proposée pour la première fois par Tom Mitchell en 1978. (fr) Un version space, nel campo del concept learning (o induzione), è il sottoinsieme di tutte le ipotesi consistenti con gli esempi di training osservati. Questo insieme contiene tutte le ipotesi che non sono state eliminate a causa di un conflitto con i dati osservati. Version space per un linguaggio ipotetico "rettangolare" in due dimensioni. Le croci verdi sono esempi positivi, mentre i cerchi rossi sono esempi negativi. GB è la frontiera delle ipotesi positive massimamente generale, e SB è la frontiera delle ipotesi positive massimamente specializzata. I rettangoli verdi intermedi rappresentano le ipotesi nel version space. (it) Version space learning is a logical approach to machine learning, specifically binary classification. Version space learning algorithms search a predefined space of hypotheses, viewed as a set of logical sentences. Formally, the hypothesis space is a disjunction (i.e., either hypothesis 1 is true, or hypothesis 2, or any subset of the hypotheses 1 through n). A version space learning algorithm is presented with examples, which it will use to restrict its hypothesis space; for each example x, the hypotheses that are inconsistent with x are removed from the space. This iterative refining of the hypothesis space is called the candidate elimination algorithm, the hypothesis space maintained inside the algorithm its version space. (en) |
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