Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2000.tde-20210729-115619
Document
Auteur
Nom complet
MaurÃcio Bellissimo Falleiros
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2000
Directeur
Titre en portugais
Análise formal do aprendizado supervisionado por árvores de decisão
Mots-clés en portugais
Aprendizado Computacional
Inteligência Artificial
Resumé en portugais
Nesta dissertação apresentamos duas vertentes da pesquisa em aprendizagem computacional, uma formal e outra empÃrica, destacando o modelo de análise 'Provavelmente Aproximadamente Correto' (PAC) e o algoritmo REAL de indução de árvores de decisãosobre atributos de domÃnio real. A seguir, levantamos a curva de aprendizagem do algoritmo REAL sobre uma base de dados padrão para testes de algoritmos de aprendizagem desta natureza e comparamos esta curva com as previsões teóricas dadas pelomodelo PAC e pelo modelo de Convergência Uniforme. Fica evidente a grande lacuna entre estes resultados e então propomos algumas possibilidades de aprofundamento deste análise
Titre en anglais
not available
Resumé en anglais
In this dissertation we present two frameworks of the machine learning research, one formal and the other practical, emphasizing the analysis model 'Probably Approximately Correct' (PAC) and the algorithm REAL of induction of decision trees onreal-valued attributes. We then build the learning curve of the algorithm REAL on a standard database for benchmarking learning algorithms of this nature and compare this curve and the theoretical predictions given by the PAC model and by theUniform Convergence model. The gap between these claar and then we propose some possibilities for a deeper approach
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Date de Publication
2021-07-29
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