基于Reduct的“规则＋例外”学习

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【摘要】

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一般地说,机器学习关注的是"规则",并将规则不能覆盖的"例外"考虑为噪声.然而,大量的应用不仅需要刻画满足大多数观察的规则,同时需要显现可解释地表示例外.在情报分析与安全

【作者】

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王珏姚一豫王飞跃

【机构】

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中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学实验室,Regina大学计算机科学系

【出处】

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计算机学报

【发表日期】

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2005年11期

【关键词】

：

机器学习例外分析 REDUCT machine learning exception analysis Reduct

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一般地说,机器学习关注的是"规则",并将规则不能覆盖的"例外"考虑为噪声.然而,大量的应用不仅需要刻画满足大多数观察的规则,同时需要显现可解释地表示例外.在情报分析与安全预警这类应用中,例外可能是更为重要的知识.对此作者描述了一类限制在结构化符号数据集合上的基于Reduct的"规则+例外"学习的理论框架,并给出了解决这个框架各个组成部分中所存在的问题的一个方案.

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