12、概念学习：假设空间与路径探索

最新推荐文章于 2025-11-29 17:00:00 发布

vim8coder

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分类专栏：机器学习的艺术与科学文章标签：概念学习假设空间最小泛化泛化

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概念学习：假设空间与路径探索

1. 最小泛化泛化（Least General Generalisation）

在概念学习中，我们常常会遇到需要从一组实例中找到合适概念的问题。当排除那些不能覆盖示例 4.1 中至少一个实例的概念后，假设空间会缩小到 32 个合取概念。若要求假设能覆盖所有三个实例，那么概念数量会进一步减少到四个，其中最不一般的那个被称为最小泛化泛化（LGG）。

算法 4.1 详细描述了寻找一组实例的最小泛化泛化的过程：

Algorithm 4.1: LGG-Set(D) – 寻找一组实例的最小泛化泛化
Input: 数据 D
Output: 逻辑表达式 H
1. x ← 从 D 中取出第一个实例;
2. H ← x;
3. while 还有实例剩余 do
4.     x ← 从 D 中取出下一个实例;
5.     H ← LGG(H, x); // 例如，LGG-Conj (Alg. 4.2) 或 LGG-Conj-ID (Alg. 4.3)
6. end
7. return H

直观来看，两个实例的 LGG 是假设空间中从这两个实例向上的路径相交的最近概念。许多逻辑假设空间具有一个特殊性质，即这个相交点是唯一的。这种假设空间形成了一个格（lattice），其中每两个元素都有最小上界（lub）和最大下界（glb）。因此，一组实例的 LGG 恰好是这些实例在该格中的最小上界，同时也是所有泛化集合的最大下界。从这个精确的意义上说，LGG 是我们能从数据中学到的最保守的泛化。

如果我们想更具冒险精神，可以选择一些更一般的假设，如“Gills =