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10、在一阶归纳学习中,只要给定目标谓词,FOIL算法从若干样例出发,不断测试所得到推理规则是否还包含反例,一旦不包含负例,则学习结束,展示了 “归纳学习”能力。下面所列出的哪个样例,不属于FOIL在学习推理规则中所利用的样例。

A.背景知识样例

B.所得到推理规则涵盖的正例

C.所得到推理规则涵盖的反例

D.信息增益超过一定阈值推理规则涵盖的例子

答案
信息增益超过一定阈值推理规则涵盖的例子
更多“10、在一阶归纳学习中,只要给定目标谓词,FOIL算法从若干样例出发,不断测试所得到推理规则是否还包含反例,一旦不包含负例,则学习结束,展示了 “归纳学习”能力。下面所列出的哪个样例,不属于FOIL在…”相关的问题

第1题

下面对一阶归纳推理(FOIL)中信息增益值(information gain)阐释不正确的是()

A.信息增益值用来判断向推理规则中所加入前提约束谓词的质量。

B.在算法结束前,每次向推理规则中加入一个前提约束谓词,该前提约束谓词得到的新推理规则具有最大的信息增益值。

C.在计算信息增益值过程中,需要利用所得到的新推理规则和旧推理规则分别涵盖的正例和反例数目。

D.信息增益值大小与背景知识样例数目有关。

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第2题

下面对一阶归纳推理(FOIL)中信息增益值(information gain)阐释不正确的是()

A.信息增益值用来判断向推理规则中所加入前提约束谓词的质量。

B.在算法结束前,每次向推理规则中加入一个前提约束谓词,该前提约束谓词得到的新推理规则具有最大的信息增益值。

C.在计算信息增益值过程中,需要利用所得到的新推理规则和旧推理规则分别涵盖的正例和反例数目。

D.信息增益值大小与背景知识样例数目有关。

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第3题

下面对一阶归纳推理(FOIL)中信息增益值(information gain)阐释不正确的是()

A.信息增益值用来判断向推理规则中所加入前提约束谓词的质量。

B.在算法结束前,每次向推理规则中加入一个前提约束谓词,该前提约束谓词得到的新推理规则具有最大的信息增益值。

C.在计算信息增益值过程中,需要利用所得到的新推理规则和旧推理规则分别涵盖的正例和反例数目。

D.信息增益值大小与背景知识样例数目有关。

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第4题

经典的规则归纳算法有

A.AQ

B.CN2

C.FOIL

D.ID3

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第5题

以下说法错误的是()

A.推理就是从初始证据出发,按照某种策略,不断地运用知识库中已有的知识,逐步匹配,直到推出结果为止。

B.学者们普遍认为逻辑和推理是智能思维的一种表现形式。

C.推理的定义中提到的“知识库”是指使用一阶谓词和产生式等方式表示的知识。

D.演绎是从特殊到一般,归纳是从一般到特殊。

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第6题

以下说法错误的是()。

A.演绎是从特殊到一般,归纳是从一般到特殊。

B.推理的定义中提到的“知识库”是指使用一阶谓词和产生式等方式表示的知识。

C.推理就是从初始证据出发,按照某种策略,不断地运用知识库中已有的知识,逐步匹配,直到推出结果为止。

D.学者们普遍认为逻辑和推理是智能思维的一种表现形式。

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第7题

如果知识图谱中有David和Mike两个节点,他们之间具有classmate和brother关系。在知识图谱中还存在其他丰富节点和丰富关系(如couple, parent等)前提下,下面描述不正确的是()

A.可以从知识图谱中形成classmate<David, Mike>的表达,这里classmate是谓词。

B.可以从知识图谱中形成brother<David, Mike>的表达,这里brother是谓词。

C.可从知识图谱中找到classmate和brother这个谓词的正例和反例。

D.仅可从知识图谱中找到classmate和brother这个谓词的正例,无法找到这两个谓词的反例。

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第8题

1、以下说法错误的是

A.学者们普遍认为逻辑和推理是智能思维的一种表现形式。

B.推理就是从初始证据出发,按照某种策略,不断地运用知识库中已有的知识,逐步匹配,直到推出结果为止。

C.演绎是从特殊到一般,归纳是从一般到特殊。

D.推理的定义中提到的“知识库”是指使用一阶谓词和产生式等方式表示的知识。

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