Изучение пространства версий
-
Основы машинного обучения
- Машинное обучение – это процесс, в котором алгоритмы учатся на данных, чтобы предсказывать результаты.
- Обучение включает в себя выбор функций, выбор алгоритма и выбор параметров.
-
Пространство версий
- Пространство версий – это множество гипотез, которые могут быть проверены на соответствие данным.
- Гипотезы могут быть конкретными или общими, и они исключают или включают определенные данные.
-
Алгоритм исключения кандидатов
- Алгоритм исключения кандидатов удаляет гипотезы, которые несовместимы с данными.
- Этот процесс повторяется до тех пор, пока не останется только ограниченное количество гипотез.
-
Пространство версий и обучение
- Обучение может быть выполнено только на границах пространства версий, которые представляют собой наиболее конкретные и наиболее общие гипотезы.
- Классификация новых данных выполняется путем проверки гипотез, полученных с помощью алгоритма.
-
Историческая справка и недостатки
- Пространство версий было введено Митчеллом в 1980-х годах.
- Недостаток пространства версий заключается в его неспособности справиться с шумом, что может привести к коллапсу пространства.
-
Сравнение с другими подходами
- Пространство версий фокусируется на двусмысленности, вызванной скудным набором данных.
- Индуктивное рассуждение и анализ формальной концепции также связаны с проблемой индукции.
-
Рекомендации
- Статья содержит список рекомендаций по форматированию и использованию кода.