《机器学习》教材中Find-s算法

资 源 简 介

《机器学习》教材中Find-s算法

详 情 说 明

Find-s算法是机器学习中经典的归纳学习算法，主要解决从特定实例中归纳出一般假设的问题。该算法通过逐步扩展最具体的假设来覆盖正例，最终形成一个能够解释所有训练数据的假设。

算法核心思想是维护一个当前最具体的假设，初始时将所有属性值设为最严格约束（通常用"空"或"0"表示）。处理每个正例时，若当前假设无法解释该正例，则通过泛化假设使其能够包含该正例。负例则被直接忽略。

在Aldo的样例场景中，Find-s算法会： 初始化假设为最严格形式 依次处理每个正例样本 对每个属性值，若假设中对应值为严格约束而样本中为特定值，则将假设泛化为该特定值 若假设中对应值已为特定值且与样本不符，则该属性需要被泛化为更一般的"不关心"状态

统计所需样例数目时，Find-s算法会记录处理的正例数量直到假设收敛。值得注意的是，Find-s算法强依赖于正例出现的顺序，且只能保证找到与训练数据一致的最具体假设，未必是最优解。

该算法虽然简单，但清晰地展示了机器学习中假设空间搜索和归纳偏置的基本思想，是理解版本空间等后续概念的重要基础。