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候補除去アルゴリズムを手作業で行う方法を理解しようとしています。答えはわかっていますが、そこにたどり着くまでの手順がわかりません。誰でも私を案内したり、正しい方向に向けたりできますか? これが私が取り組んでいる質問です：

Consider a concept description language with three attributes predened as follows:

attribute1      attribute2       attribute3
----------      ------------     ------------
|        |      |    |     |     |          |
a        b      c    d     e     f          g

Demonstrate version space learning using the following positive and negative training     examples:

1. ( a c f ) +)
2. ( b c f ) +)
3. ( a e g ) -)
4. ( a c g ) -)
5. ( b d f ) -)

Show how the candidate elimination algorithm changes the boundary sets after
processing each example.

これは私がこれまでに持っているものです:

1. ( a c f ) +) Generalize..
G:(???)
S:(acf)

2. ( b c f ) +) Generalize...
G:(a??), (?e?), (?d?), (??g) - Not even sure if this is correct
S:(?cf)

誰かが私を案内したり、アドバイスをくれたりできますか? ありがとう

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ここ：http ：//www2.cs.uregina.ca/~dbd/cs831/notes/ml/vspace/vs_prob1.html このウェブサイトは本当に役に立ちます！

この演習用にツリーを作成しました。得られた答えはG=S =（？cf）です。

こんなふうになります：

  1. G：（???）S：（acf）

2. G：（???）S：（？cf）

  1. G：（???）は、剪定後に（b ??）、（？c？）、（？d？）、（?? f）になります=（？c？）、（?? f）S：（？cf ）。

4. G：（？c？）、（?? f）は（？cf）、（?? f）になります（この例では（？c？）が成り立たなくなったため）S：（？cf）

5. G：（？cf）、（?? f）は（？cf）、（？cf）になります（この例では<?? f>が成り立たなくなったため）S：（？cf）

最終的な答えは次のとおりです。G：（？cf）、（？cf）=（？cf）S：（？cf）

最後の仮説は（？cf）です

お役に立てれば。

于 2013-01-13T17:09:02.380 に答える