ML——候选消除算法

候选消除算法在给定假设空间 H 和一组示例 E 的情况下逐步构建版本空间。实例一一添加；每个示例都可能通过删除与示例不一致的假设来缩小版本空间。候选消除算法通过为每个新示例更新一般和特定边界来实现这一点。

您可以将其视为 Find-S 算法的扩展形式。
考虑正面和负面的例子。
实际上，这里使用正例作为 Find-S 算法（基本上它们是从规范中概括出来的）。
而反例是从泛化形式指定的。

使用的术语：

概念学习：概念学习基本上是机器的学习任务（Learn by Train 数据）
一般假设：不指定特征来学习机器。
G = {'?', '?','?','?'...}：属性个数
特定假设：指定学习机器的特征（特定特征）
S= {'pi','pi','pi'...}：pi 的数量取决于属性的数量。
版本空间：介于一般假设和特定假设之间。它不仅编写了一个假设，而且还基于训练数据集编写了一组所有可能的假设。

算法：

Step1: Load Data set
Step2: Initialize General Hypothesis  and Specific  Hypothesis.
Step3: For each training example  
Step4: If example is positive example  
          if attribute_value == hypothesis_value:
             Do nothing  
          else:
             replace attribute value with '?' (Basically generalizing it)
Step5: If example is Negative example  
          Make generalize hypothesis more specific.

例子：

考虑下面给出的数据集：

算法步骤：

Initially : G = [[?, ?, ?, ?, ?, ?], [?, ?, ?, ?, ?, ?], [?, ?, ?, ?, ?, ?], 
                 [?, ?, ?, ?, ?, ?], [?, ?, ?, ?, ?, ?], [?, ?, ?, ?, ?, ?]]
            S = [Null, Null, Null, Null, Null, Null]
            
For instance 1 : <'sunny','warm','normal','strong','warm ','same'> and positive output.
            G1 = G
            S1 = ['sunny','warm','normal','strong','warm ','same']
            
For instance 2 : <'sunny','warm','high','strong','warm ','same'> and positive output.
            G2 = G
            S2 = ['sunny','warm',?,'strong','warm ','same']
            
For instance 3 : <'rainy','cold','high','strong','warm ','change'> and negative output.
            G3 = [['sunny', ?, ?, ?, ?, ?], [?, 'warm', ?, ?, ?, ?], [?, ?, ?, ?, ?, ?], 
                  [?, ?, ?, ?, ?, ?], [?, ?, ?, ?, ?, ?], [?, ?, ?, ?, ?, 'same']]
            S3 = S2     
            
For instance 4 : <'sunny','warm','high','strong','cool','change'> and positive output.
            G4 = G3
            S4 = ['sunny','warm',?,'strong', ?, ?]       
  
At last, by synchronizing  the G4 and S4 algorithm produce the output.

输出：

G = [['sunny', ?, ?, ?, ?, ?], [?, 'warm', ?, ?, ?, ?]]
S = ['sunny','warm',?,'strong', ?, ?]

ML——候选消除算法

输出 ：

输出：