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摘要:当训练数据包含完全指定的标记样本时,大多数学习算法最有效.然而,在许多诊断任务中,数据将仅包括某些属性的值;我们将其建模为一个阻止过程,向学习者隐藏这些属性的值.虽然删除关键属性值的拦截器可能会妨碍学习者,但本文将重点放在只删除条件无关属性值的拦截器上,即给定其他未阻止属性的值,不需要对实例进行分类的值.我们首先激励并形式化了这个"多余值阻塞"模型,然后通过证明在一般PAC模型中似乎很难学习的某些类(即决策树和DNF公式)在这种情况下很难学习,证明了这些遗漏是有用的.然后,我们将该模型扩展到处理(1)理论修正(即修改现有公式);(2) 偶尔包含多余值或排除所需值的拦截器;以及(3)训练数据的其他损坏.
[1] Angluin,D.,"计算学习理论:调查与精选书目",(第24届美国计算机学会计算机理论研讨会论文集(1992年),美国计算机学会出版社:美国计算机学会纽约出版社),351-369
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