データマイニングの基礎 第3章 データマイニングの高度な手法 その8

第3章にかなり時間かかっていますねー。まあ粛々と。帰納論理プログラミングの続きです

  • 包摂関係
    • 代入θ(ある変数に制約を加える)と節P,Q があり PθがQの部分集合ならPはQを包摂すると言う
    • 伴意関係のかわりに用いられる(再帰がなければ同意で包摂関係のほうが機械的に処理できる)
  • 相対包摂関係
    • 背景知識βの元で包摂関係が成立する
  • カバーリングアルゴリズム
    • 単一の仮説(節)でカバー(被覆)される正例を正例データから除くという処理を繰り返す
      • より一般的な仮説からはじめて特殊化するトップダウン探索
      • 特殊な仮説を生成して段階的に一般的な仮説を生成するボトムアップ探索
  • 帰納論理プログラミングの応用例

帰納論理プログラミングは難しかったです。これで第3章は完了です。