發信人: GzLi (笑梨), 信區: DataMining
標  題: Re: 第二節的幾個問題
發信站: 南京大學小百合站 (Fri Dec 27 21:21:09 2002)

我的理解：

【 在 zxdxbh (沒用) 的大作中提到: 】
: 
: (1)是不是所有兩個類的分類問題都可以叫概念學習?
概念學習的定義是從有關某個布爾函數的輸入輸出訓練樣例中推斷出該布爾函數。
你的問題關鍵在兩類問題的分類函數能否都稱作布爾函數？
布爾函數的定義見http://mathworld.wolfram.com/BooleanFunction.html
它是數集的子集的交并補，所以上面問題的答案是否定的。

: (2)概念學習可否看成一個單層決策樹或單層Decision List
最終結果可以表示為相似的形式，但是過程和結果都不一樣。
（我沒有研究過決策樹，上面想法僅供參考）

: (3)概念學習解決的問題是否都是線性可分的？
不是，這里的方法不考慮是否線性可分。不可分的問題一樣可以解決。

: (4)概念學習方法（list_then_eliminate）的缺點是什么？
1.單單列表消除算法  如果歸納偏置過強，那么要求煩瑣的列出所有假設空間，
  有時不現實 此弱點是相對候選消除算法而言吧。
  而且噪聲影響很大，
2.概念學習算法的描述可以參考2.8最后一段。


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