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圣地亚哥Ontañón;Enric广场

细化图的相似性度量。 （英语） Zbl 1238.68128号

机器。学习。 87，第1期，57-92（2012）.
摘要：相似性在支持向量机中也起着至关重要的作用。相似性评估在懒惰学习方法中起着关键作用，例如（k）-最近邻或基于案例的推理。在本文中，我们将展示如何使用最初用于归纳学习的细化图来评估和推理相似性。我们将基于细化图定义和分析两个相似性度量，即（S{lambda}）和（S{pi}）。基于反统一的相似度（S{lambda}）通过发现两个实例的反统一来评估相似度，这是一种描述，捕获了这两个实例共有的所有信息。基于属性的相似性\（S_｛\pi｝\）是基于将实例分解为一组属性，然后分析这些属性集的过程。此外，这些相似性度量适用于可以为其定义满足我们确定的需求的细化图的任何表示语言。具体来说，我们提出了一个特征项的细化图，在该图中可以定义几种表达能力增强的语言。相似性度量是在属于不同表达性语言的关系数据集上进行的经验评估。

引用于6文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

相似性度量;细化图;基于案例的推理;功能术语;懒惰的学习
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\textit{S.Ontañón}和\textit{E.Plaza}，马赫。学习。87，第1号，57-92（2012；Zbl 1238.68128）
全文： 内政部

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