九号机器人有限公司2019年度、2018年度及2017年度财务报表及审计报告

《机器学习》遗传选择

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

《机器学习》（英文版）ExampleⅤ ersion Space

1. 等宽离散法 L 2. 决策树连续属性值处理(二分离散法)

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

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. 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?

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