Este é o terceiro artigo de uma série de artigos (links para o primeiro e o segundo artigo ) descrevendo um sistema de aprendizado de máquina baseado na teoria da rede, intitulado "Sistema VKF". Utiliza uma abordagem estrutural (teórica da estrutura) para a apresentação de exemplos de treinamento e seus fragmentos, considerados as causas da propriedade alvo. O sistema calcula esses fragmentos como semelhanças entre alguns subconjuntos dos exemplos de treinamento. Existe uma teoria algébrica de tais representações chamada Análise Formal de Conceitos (AFP).
No entanto, o sistema descrito utiliza algoritmos probabilísticos para eliminar as desvantagens da abordagem ilimitada. Detalhes abaixo ...
Introdução
Começaremos demonstrando nossa abordagem aplicada a um problema escolar.
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A | B | C | D | E | ||
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1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | |
0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | |
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input: (G,M,I), CbO( , )
result: <A,B>
X=G U M;
A = M'; B = M;
C = G; D = G';
while (A!=C || B!= D) {
x X;
<A,B> = CbO(<A,B>,x);
<C,D> = CbO(<C,D>,x);
}
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input: N -
result: S
while (i<N) {
<A,B> (G,M,I);
hasObstacle = false;
for (o in O) {
if (B {o}') hasObstacle = true;
}
if (hasObstacle == false) {
S = S U {<A,B>};
i = i+1;
}
}
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input: T
input: S -
for (x in T) {
target(x) = false;
for (<A,B> in S) {
if (B is a part of {x}') target(x) = true;
}
}
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