När träningsdata är sparsamt, måste mer domänkunskap integreras i inlärningsalgoritmen för att minska den effektiva storleken på hypotesutrymmet. Denna uppsats bygger på tidigare arbete där kunskap om kvalitativa monotoniteter formellt representerades och införlivades i inlärningsalgoritmer (t.ex. Clark & Matwins arbete med CN2-regeln inlärningsalgoritm). Vi visar hur man tolkar kunskap om kvalitativa influenser, och i synnerhet monotoniciteter, som begränsningar av sannolikhetsfördelningar, och att införliva denna kunskap i bayesiska nätverksinlärningsalgoritmer. Vi visar att detta ger bättre noggrannhet, särskilt med mycket små träningsset (t.ex. mindre än 10 exempel).
Altendorf m.fl. REF visar hur man tolkar kunskap om kvalitativa influenser, och i synnerhet om monotoniciteter, som begränsningar i sannolikhetsfördelningen, och att införliva denna kunskap i BN-lärandealgoritmer.
Learning from Sparse Data by Exploiting Monotonicity Constraints
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}