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Delaying the Choice of Bias : A Disjunctive Version Space Approach

机译:延迟偏差的选择:析取版本空间方法

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摘要

This paper is concerned with alleviating the choice of learning biases via a two-step process:rn1. The set of all hypotheses that are consistent with the data and cover at least one training example, is given an implicit characterization of polynomial complexity. The only bias governing this induction phase is that of the language of hypotheses.rn2. Classification of further examples is done via interpreting this implicit theory; the interpretation mechanism allows one to relax the consistency requirement and tune the specificity of the theory at no extra induction cost.rnExperimental validations demonstrate very good results on both nominal and numerical datasets.
机译:本文关注通过两个步骤减轻学习偏向的选择:rn1。与数据一致并涵盖至少一个训练示例的所有假设的集合都被赋予了多项式复杂度的隐式特征。决定这一归纳阶段的唯一偏见是假设语言。进一步的例子的分类是通过解释这一隐含理论来完成的。解释机制使人们可以放宽一致性要求并调整理论的特异性,而无需额外的归纳成本。rn实验验证在名义数据集和数字数据集上均显示出非常好的结果。

著录项

  • 来源
    《Machine learning》|1996年|444-452|共9页
  • 会议地点 Bari(IT);Bari(IT)
  • 作者

    Michele Sebag;

  • 作者单位

    LMS CNRS-URA 317 Ecole Polytechnique 91128 Palaiseau FRANCE Equipe IA, LRI, Universite Paris-Sud, 91405 Orsay, FRANCE;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 计算机的应用;
  • 关键词

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