Abstrakt. Ices-baserade inlärningsalgoritmer ställs ofta inför problemet att avgöra vilka fall som ska lagras för användning under generaliseringen. Att lagra för många fall kan resultera i stora minneskrav och långsam exekveringshastighet, och kan orsaka en överkänslighet för buller. Detta dokument har två huvudsakliga syften. För det första ger den en kartläggning av befintliga algoritmer som används för att minska lagringskraven i exempelbaserade inlärningsalgoritmer och andra exemplarbaserade algoritmer. För det andra föreslås sex ytterligare reduktionsalgoritmer som kallas DROP1-DROP5 och DEL (varav tre beskrevs först i Wilson & Martinez, 1997c, som RT1-RT3) som kan användas för att ta bort fall från konceptbeskrivningen. Dessa algoritmer och 10 algoritmer från undersökningen jämförs på 31 klassificeringsuppgifter. Av de algoritmer som ger betydande lagringsreduktion har DROP-algoritmerna den högsta genomsnittliga generaliseringsnoggrannheten i dessa experiment, särskilt i närvaro av enhetligt klassbrus.
Wilson och Martinez REF föreslog flera tekniker för att minska lagringskraven på exempelbaserade inlärningsalgoritmer och visade att lagringsminskningarna är betydande med hög noggrannhet.
Reduction Techniques for Instance-Based Learning Algorithms
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}