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1、第七章机器学习7.1机器学习的基本概念7.2归纳学习7.2.2基于描述空间的归纳学习消除候选者算法应用示例7.2.3基于决策树的归纳学习方法1、决策树及决策树构造算法CLSCLS算法描述CLS算法应用示例2、ID3算法ID3算法相关定义ID3算法应用示例7.3基于解释的学习7.3.1基于解释的学习框架基于解释的学习框架示例7.3.2基于解释的学习过程基于解释的学习过程示例7.4遗传算法7.5人工神经网络作业消除候选者算法应用示例例7.2对例7.1给出的概念空间，应用消除候选者学习算法，说明学习得到一般概念“圆”的学习步骤和学习结果。消除候选者算法应用示例已知概念空
2、间：应用消除候选者学习算法，说明“圆”概念的学习过程。(xy)(smallsquare)(smallcircle)(largesquare)(largecircle)(smally)(largey)(xsquare)(xcircle)消除候选者算法应用示例解：“圆”的一般概念可表示为(xcircle)，其学习过程如下：1）初始化描述空间H=其中：G={（xy）}S={(smallsquare),(smallcircle),(largesquare),(largecircle)}消除候选者算法应用示例2）若首先提供一个正例：(smallcircle)删去G
3、中与提供的正例不相容的元素：由于G={(xy)}，其中(xy)是最一般概念，与提供的正例(smallcircle)相容，故仍有：G={(xy)}对S中的元素尽可能小地一般化，使其与提供的正例相容，删去S中一般化后仍然与提供的正例不相容的元素(largesquare)，得：S={(smally),(smallcircle),(xcircle)}消除候选者算法应用示例3）此时有G≠S，若再提供一个反例：(largesquare)直接删去S中所有与该例相容的概念：由于S中的元素都与提供的反例不相容，故S不变，仍有：S={(smally),(smallcircle),(x
4、circle)}对G中的元素(xy)尽可能小地特殊化，可由(xy)得出与提供的反例(largesquare)不相容的2个概念(smally)和(xcircle)，故有：G={(smally),(xcircle)}消除候选者算法应用示例4）此时有G≠S，若再提供一个正例(largecircle)直接删去G中与提供的正例(largecircle)不相容的元素(smally)，故有：G={(xcircle)}对S中的元素尽可能小地一般化，使其与提供的正例相容，删去S中无法最小一般化的元素(smally)（超过上界，即比G中概念还要大），故有：S={(xcircle)(x
5、circle)}消除候选者算法应用示例5）此时有G=S={(xcircle)}，算法中止。经过学习后获得的“圆”概念为：(xcircle)CLS算法应用示例假设需要根据人员的外貌特征对人员进行分类，用于人员分类的外貌特征有3个，它们组成人员分类属性表为：AttrList={height,hair,eyes}各属性的值域分别为：ValueType(height)={short,tall}ValueType(hair)={blond,red,dark}ValueType(eyes)={blue,brown}对人员进行分类的结果有两种，分别用“+”和“—”表示，组成分类
6、结果表为：Class={+,—}提供学习的训练实例集为：T={<(short,blond,blue),+>,<(tall,blond,brown),—><(tall,red,blue),+>,<(short,dark,blue),—>,<(tall,dark,blue),—>,<(tall,blond,blue),+>,<(tall,dark,brown),—>,<(short,blond,brown),—>}应用CLS构造算法构造决策树，说明构造过程，画出构造的决策树。解:1）若选取属性表AttrList={height,hair,eyes}中属性height作
7、为第1个检测属性，则将T分为2个子集T1和T2，T1是属性height取值为short的训练实例子集，T2是属性height取值为tall的训练实例子集。T1={<(short,blond,blue),+>,<(short,dark,blue),—><(short,blond,brown),—>}T2={<(tall,blond,brown),—>,<(tall,red,blue),+>,,<(tall,dark,blue),—>,<(tall,blond,blue),+>,<(tall,dark,brown),—>}从属性表中删去检测属性height，故新的属性
8、表为：At
