马云做中国最大的网站,站内关键词排名软件,推广网站的图片怎么做,千图主站的功能介绍1. 序贯覆盖
回归#xff1a; 分类#xff1a;
聚类#xff1a;
逻辑规则#xff1a;
读作#xff1a;若#xff08;文字1且文字2且...#xff09;#xff0c;则目标概念成立
规则集#xff1a;充分性与必要性#xff1b;冲突消解#xff1a;顺序规则、缺省规则…1. 序贯覆盖
回归 分类
聚类
逻辑规则
读作若文字1且文字2且...则目标概念成立
规则集充分性与必要性冲突消解顺序规则、缺省规则、元规则
eg
命题逻辑 → 命题规则
原子命题,,,…A,B,C,…逻辑连词↔,→,←,⋀,⋁,¬…↔,→,←,⋀,⋁,¬… 一阶逻辑 →一阶规则
常量,,,…,1,2,3,…变量,,,…A,B,C,…
n元谓词/函数 p/n, f/n项常量|变量|函数/谓词项1项2…
原子公式函数/谓词项1项2…父亲X,Y自然数39偶数后继1…
逻辑连词↔,→,←,⋀,⋁,¬…逻辑量词∀∃ 序贯覆盖在训练集上每学到一条规则就将改规则覆盖的样例去除然后以剩下的样例组成训练
集重复上述过程 分治策略。 2. 单条规则学习
目标寻找一组最优的逻辑文字来构成规则体。本质搜索问题搜索空间大易造成组合爆炸。
方法自顶向下一般到特殊 泛化自底向上特殊到一般 特化
自顶向下策略一般到特殊特化 自底向上策略特殊到一般泛化 规则评判增加/删除哪一个候选文字准确率信息熵增益率基尼系数 ……
规避局部最优集束搜索每次保留最优的多个候选规则 ……
3. 剪枝优化
贪心算法导致的非最优的算法 预剪枝似然率统计量
后剪枝剪错剪枝REP穷举所有可能的剪枝操作删除文字、删除规则复杂度非常高
用验证集反复剪枝直到精确率无法提高。
二者结合IREP每生成一条新规则即对进行REP剪枝
IREP*是对IREP的优化
RIPPER IREP*生成规则集选取其规则找到其覆盖的样例重新生成规则特化原规则在泛化把原规
则和新规则放入规则集中进行评价留下最好的反复优化直到无法进步。 RIPPER将所有规则放在一起优化通过全局的考虑来缓解序贯覆盖的局部性。
