关系tri-training：利用无标记数据学习一阶规则

来源 :计算机科学与探索 | 被引量 : 0次 | 上传用户：sy_2005

【摘要】

：

针对目前归纳逻辑程序设计（inductive logic programming,ILP）系统要求训练数据充分且无法利用无标记数据的不足,提出了一种利用无标记数据学习一阶规则的算法——关系tri-trai

【作者】

：

李艳娟郭茂祖

【机构】

：

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,东北林业大学信息与计算机工程学院

【出处】

：

计算机科学与探索

【发表日期】

：

2012年5期

【关键词】

：

机器学习归纳逻辑程序设计(ILP) 关系tri-training 概率近似正确(PAC)可学习 machine learning inductive log

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针对目前归纳逻辑程序设计（inductive logic programming,ILP）系统要求训练数据充分且无法利用无标记数据的不足,提出了一种利用无标记数据学习一阶规则的算法——关系tri-training（relational-tri-training,R-tri-training）算法。该算法将基于命题逻辑表示的半监督学习算法tri-training的思想引入到基于一阶逻辑表示的ILP系统,在ILP框架下研究如何利用无标记样例信息辅助分类器训练。R-tri-training算法首先根据标记数据和

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