归纳学习算法CAP2的研究与应用  

THE RESEARCH AND APPLICATIONS ON THE ALGORITHM CAP2 FOR INDUCTIVE LEARNING

作　　者：潘金贵[1] 陈彬[1] 陈兆乾[1] 陈世福[1] 

机构地区：[1]南京大学计算机科学系

出　　处：《软件学报》1995年第6期343-352,共10页Journal of Software

基　　金：国家自然科学基金

摘　　要：本文提出以实例空间中状态划分概率的大小作为启发式信息，以提供的正反实例集为依据，基于二叉树分类方法的示例式归纳学习算法ＣＡＰ２．它输出的分类规则是谓词演算表达式．该算法可根据用户对精度的要求控制分类深度，得到不同精度的规则，并能处理连续数据、噪音数据和利用用户提供的背景知识，既适用于同时给定概念的正、反例集的情况，也适用于只给正例集的情况．本文还介绍了ＣＡＰ２算法的应用情况，并和著名的ＩＤ３算法进行了比较．ＣＡＰ２已嵌入到一个自动知识获取系统．In this paper, an inductive learning algorithm CAP2 is described, which is a binary tree classification method, with the division probability of state space as heuristic information, based on the provided example set. CAP2 can satisfy the requirement of precision of users to induce the rule set,of the proper precision,and it can deal with continuous data, noisy data. Background knowledge provided by users can be used by CAP2. CAP2 has been successfully applied in real world. Also its comparison with ID3 is given.

关 键 词：归纳学习算法 划分概率 知识获取 机器学习 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]