どの程度教師あり学習ERMが一次知識を習得するか

Suppose I have a collection of (hidden) first-order rules: $$
mathcal{R}: { Q_i(x) => P_i(x) }_{i=1}^{k} $$ all defined
over $x in mathcal{X}$.

私はこれらのルールを使用して、私の監督下のシステムのための大量の(トレーニング)データを(自動的に)生成することができます:$
mathcal {D}: {(x_i、y_i)} _ {i = 1} ^ {n} $、$ y_i を { – 1、+1
} $とし、このサンプリングされたデータを監視システムで実行し、保留中のセットでテストします。

私のルールが互換性がある(矛盾しない)場合、ルールベースのシステムはサンプリングされたセットに完全なスコアを得ることができます。
しかし、私は監督当局がこれをどうやって行うのかはわかりません。

一次規則を学習する(おそらく何らかの前提がある)監視されたシステムの能力に有限のサンプルに基づく可能性/不可能性はありますか?

これは、基本的にルール学習の逆です。目標は、訓練データ$ mathcal {D} $を与えられたいくつかのルール$
mathcal {R} $を学習することです。

私はちょっとした検索をしましたが、直接関係するものは一切得られませんでした(1次ルールの誘導アルゴリズムまたは1次ルールをフィーチャとして使用する監督管理システム用のアルゴリズムでした)。それは、私がこれについていくつかの結果を見逃している可能性があります。これについて何か考えていただければ幸いです。

ベストアンサー
申し訳ありませんが、適切な答えはありません

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