バージョンスペースこれは、既知のデータセットと一致する概念学習におけるすべての仮説のサブセットであり、通常は内容を収束させるために使用されます。

バージョン空間学習は、機械学習、特にバイナリ分類への論理的なアプローチです。バージョン空間学習アルゴリズムは、一連の論理ステートメントとしてみなされる、事前に決定された仮説空間を検索します。

2 次元空間の「長方形」仮説 (右の図) では、緑のプラス記号が陽性クラスのサンプルを表し、赤い小さな円が陰性クラスのサンプルを表します。 GB は最大の一般的な正の仮説の境界、SB は最大の特定の正の仮説の境界です。GB と SB で囲まれた領域内の四角形がバージョン空間内の仮説です。つまり、GB と SB で囲まれた領域がバージョンです。空間。

仮説の一般化機能をソートする必要がある状況では、バージョン空間は 2 つの上限と下限、GB と SB で表すことができます。学習プロセス中、学習アルゴリズムは 2 つの代表セット GB および SB に対してのみ動作できます。

参考文献

【1】https://www.jishux.com/p/1eaaad466795eb5c