概念学习和一般到特殊序

概念学习和一般到特殊序

许多机器学习问题设计到从特殊训练样例中得到一般概念。给定一样例集合以及每个样例是否属于某一概念的标注，怎样自动推断出该概念的一般定义。这一问题被称为概念学习（concept learning）

归纳学习假设：任一假设如果在足够大的训练样例中很好地逼近目标函数，它也能在未见实例中很好地逼近目标函数。

FIND-S：寻找极大特殊假设

举例：

#include <stdio.h>
//训练集
int examples[4][7] =  {
        {1,1,1,1,1,1,1},
        {1,1,0,1,1,1,1},
        {0,0,0,1,1,0,0},
        {1,1,0,1,0,0,1}
    };

int h[7] = {-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1};

void train(int*, int*);

int main(){
    for(int i=0;i<4;i++)
        //当为正例时进行训练
        if(examples[i][6] == 1) train(h, examples[i]);
    return 0;
}

void train(int* h, int* s){
    for(int i=0;i<6;i++){
        if(s[i] != h[i]){
            //当为极大特殊时，将其具体化
            if(h[i] == -1) h[i] = s[i];
            //当出现多样值时，将其一般化
            else  h[i] = -2;
        }
        //检测训练结果
        printf("%d\t",h[i]);
    }
    printf("\n");
}

该实例中，值-1表示极大特殊，-2表示极大一般。