Параметр исключения выборки

В вычислительного обучения теории измерения исключения выборки возникают при изучении точного обучения концепциям с помощью запросов.

В обучения концепция в области X является булевой функцией над X. теории алгоритмического Здесь мы рассматриваем только конечные области. Частичная аппроксимация S понятия c — это булева функция над $Y\subseteq X$ такой, что c является расширением S .

Пусть C — класс концепций, а c — концепция (не обязательно в C ). Тогда определяющий c относительно C , обозначаемый S, является частичной аппроксимацией S c , такой что C содержит не более одного расширения S. набор , Если мы наблюдали набор спецификаций для некоторой концепции относительно C , то у нас есть достаточно информации, чтобы проверить концепцию в C, не более чем с еще одним изменением ума.

Размерность исключения , обозначаемая XD ( C является максимальным размером минимального определяющего набора c ' по отношению к C , где c ' - это концепт, не входящий в C. ), класса концептов ,