1. 等宽离散法 L 2. 决策树连续属性值处理(二分离散法)

定义:考虑对于实例集合X的概念学习算法L.令c为X上定义的任 一概念,并令Dc={}为c的任意训练样例集合.令L(xi ,Dc)表 示经过数据Dc的训练后L赋予实例的分类.L的归纳偏置是最小断 言集合B,它使任意目标概念c和相应的训练样例Dc满足:

3.1 简介 定义：概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数

3.1 简介 定义：概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练 样例中推断出该布尔函数。 3.2 概念学习任务

定义1(扩张矩阵)：已知e += 及反例矩阵NE. 对每一 j∈N, 用“死元素”*对 在NE中第j列的所有出现做代换，这 样得出的矩阵叫做正例e +在反例NE背景下的扩张矩阵。记为 EM(e+ |NE), 或简记为EM(e+ )

①事件e的各个选择符被放入PS(partial star)中,将ps中的元素按 照各种标准排序 ②在ps中保留最优的m个选择符. ③对ps中的选择符进行完备性和一致性检查,从ps中取出完备一致的描述放入 SOLUTION表中,若 SOLUTION表的大小大于参数

1. 基本概念： 定义1 （例子）. 设E=D1×D2 ×… ×Dn 是n维有穷向量空间， 其中 Dj是有穷离散符号集。E中的元素e=(V1 ,V2 , …,Vn)简 记为叫做例子。其中Vj∈Dj

Determine a star for each seed against the other seed events By appropriately modifying and selecting complexes from stars, construct a disjoint cover of E that optimizes the criterion LEF Is the termination Criterion satisfied?

一. 人工智能、专家系统、机器学习 1. 人工智能 分四个阶段：第一阶段：智力难题的求解（修道士过河） 第二阶段：自然语言理解，景物分析等 第三阶段：专家系统（推理） 人工智能走向实用

Determine a star for each seed against the other seed events By appropriately modifying and selecting complexes from stars, construct a disjoint cover of E that optimizes the criterion LEF Is the termination Criterion satisfied?