威尔逊·D·兰德尔;马丁内斯，托尼·R。 基于实例的学习算法的约简技术。 （英语） Zbl 0954.68126号 机器。学习。 38，第3期，257-286（2000）. 摘要：基于实例的学习算法经常面临着决定存储哪些实例以供泛化期间使用的问题。存储太多实例会导致内存需求大、执行速度慢，并可能导致对噪声的过度敏感。本文有两个主要目的。首先，它概述了在基于实例的学习算法和其他基于示例的算法中用于减少存储需求的现有算法。其次，它提出了六种额外的约简算法，称为DROP1-DROP5和DEL，可用于从概念描述中删除实例。这些算法和调查中的10种算法在31个分类任务上进行了比较。在那些提供大量存储减少的算法中，DROP算法在这些实验中具有最高的平均泛化精度，特别是在存在均匀类噪声的情况下。 引用于47文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68周05 非数值算法 关键词：基于实例的学习算法;DROP算法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.R.威尔逊}和\textit{T.R.马丁内斯}，马赫。学习。38，第3号，257--286（2000；Zbl 0954.68126） 全文： 内政部