Пример параметра исключения
В вычислительной теории обучения измерения исключения выборки возникают при изучении точного концептуального обучения с помощью запросов. [1]
В теории алгоритмического обучения понятие над областью X является булевой функцией над X. Здесь мы рассматриваем только конечные области. Частичное приближение S понятия c является булевой функцией над такой, что c является расширением S .
Пусть C будет классом понятий и c будет понятием (не обязательно в C ). Тогда задающий набор для c относительно C , обозначаемый S , является частной аппроксимацией S для c такой, что C содержит не более одного расширения до S . Если мы наблюдали задающий набор для некоторого концепта относительно C , то у нас достаточно информации, чтобы проверить концепт в C не более чем с еще одним изменением мышления.
Измерение исключения , обозначаемое XD ( C ), класса понятий является максимальным из размера минимального определяющего множества c ' по отношению к C , где c ' — понятие, не принадлежащее C.