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一. 示例学习的优化问题 (1) 最优覆盖问题(MCV)—生成具有最少数目公式的覆盖; (2) 最简公式问题(MCOMP)—生成具有最少数目选择子及属性值的公式,或极大复合;
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Goal Concept: A concept definition describing the concept to be learned. (It is assumed that this concept definition fails to satisfy the Operationality Criterion. Training Example: An example of the goal concept Domain Theory: A set of rules and facts to be used in explaining how the training example is an example of the goal concept
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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
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 什么是脑科学.  脑结构及各部分功能  中枢神经系统  脑科学研究目的  脑功能研究技术  人类脑计划和神经信息学
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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+ )
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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
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1. 等宽离散法 L 2. 决策树连续属性值处理(二分离散法)
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上海交通大学:《脑与机器人》课程教学课件(三)课程介绍
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上海交通大学:《脑与机器人》课程教学课件(二)BioROBO Studio软件介绍与操作说明
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上海交通大学:《脑与机器人》课程教学课件(二)脑科学初探
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