示例学习的扩张矩阵理论  

THE EXTENSION MATRIX THEORY OF LEARNING FROM EXAMPLES

作　　者：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,哈尔滨150006

出　　处：《计算机学报》1991年第6期401-410,共10页Chinese Journal of Computers

基　　金：国家自然科学基金

摘　　要：本文提出示例学习的一种计算理论,扩张矩阵论.根据这个理论,示例学习中一些主要最优化问题被证明是NP难题,并给出这些难题的近似解法及下界的估计.A computational theory of learning from examples, extension matrix theory, is presented. By using this theory, the major optimization problems in learning from examples are shown to be NP-hard An approximate solution to these problems is proposed, and an estimation of lower bounds of them is given.

关 键 词：示例学习 扩张矩阵 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]