基于偏好的几何对象结合教学

高子源、大卫·柯克帕特里克、克里斯托夫·里斯、汉斯·西蒙、桑德拉·齐勒斯
第28届算法学习理论国际会议论文集，PMLR 76:185-2072017年。

摘要

本文研究了在基于偏好的教学模式中非离散几何概念联合的精确学习。特别是，当学习任意维中有界数量的各种类型的几何概念（例如球、轴对齐的立方体或轴对齐的长方体）的不相交并集时，它关注相应样本复杂性参数的上下界，即基于偏好的教学维度（PBTD）。结果表明，某些此类概念的不相交并的PBTD随并中概念的数量线性增长，与维数无关。教潜在重叠对象的并集变得更加复杂，因此这里只考虑最多两个对象的并置。

引用本文

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@会议记录{pmlr-v76-gao17a，title={几何对象结合的基于偏好的教学}，作者={Gao、Ziyuan和Kirkpatrick、David和Ries、Christoph和Simon、Hans和Zilles、Sandra}，booktitle={第28届算法学习理论国际会议论文集}，页数={185--207}，年份={2017年}，editor={Hanneke，Steve和Reyzin，Lev}，体积={76}，series={机器学习研究论文集}，月={10月15日--17日}，publisher={PMLR}，pdf={http://proceedings.mlr.press/v76/gao17a/gao17a.pdf},url={https://proceedings.mlr.press/v76/gao17a.html},abstract={本文研究了基于偏好教学模型中非离散化几何概念并的精确学习。特别是，重点研究了相应样本复杂性参数的上下界，即基于偏好的教学维度（PBTD）在学习任意维中有界数量的各种类型的几何概念（例如球、轴对齐的立方体或轴对齐的长方体）的不相交并集时。结果表明，某些此类概念的不相交并的PBTD随并中概念的数量线性增长，与维数无关。教潜在重叠对象的并集变得更加复杂，因此这里只考虑最多两个对象的并置。}}
尾注
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亚太地区
Gao，Z.、Kirkpatrick，D.、Ries，C.、Simon，H.和Zilles，S.（2017年）。基于偏好的几何对象结合教学。第28届算法学习理论国际会议论文集，英寸机器学习研究进展76:185-207可从https://proceedings.mlr.press/v76/gao17a.html。

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