示例学习的扩张图方法  

The Extension Graph Approach of Learning from Examples

作　　者：郭茂祖[1] 洪家荣[1] 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学计算机科学与工程系计算机应用软件教研室

出　　处：《哈尔滨工业大学学报》1998年第1期65-67,72,共4页Journal of Harbin Institute of Technology

摘　　要：提出示例学习的一种几何理论，即扩张图方法。应用该方法求得了最优覆盖问题的近似解。该方法直观、清晰，并具有渐近式学习功能。A new geometric theory of learning from examples, the extension graph (EG) ap- proach, is presented and has been used to give an approximate solution to the minimal covers (MCV)problem. EG, a straightforward and distinct approach, has also the capability of incremental learning.

关 键 词：示例学习 扩张图 渐近式学习 机器学习 专家系统 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]