Abstrakt Likhet spelar också en avgörande roll i stöd vektor maskiner. Likvärdighetsbedömning spelar en viktig roll i lata inlärningsmetoder såsom k-neerest granne eller fallbaserade resonemang. I detta papper kommer vi att visa hur förfining grafer, som ursprungligen infördes för induktivt lärande, kan användas för att bedöma och resonera om likhet. Vi kommer att definiera och analysera två likhetsåtgärder, S λ och S π, baserat på förfining grafer. Den anti-enifiering-baserade likheten, S λ, bedömer likheten genom att hitta anti-enifiering av två fall, vilket är en beskrivning som fångar all information som är gemensam för dessa två fall. Den egendomsbaserade likheten, S π, är baserad på en process för att upplösa instanserna i en uppsättning av egenskaper, och sedan analysera dessa egendomsuppsättningar. Dessutom är dessa likhetsåtgärder tillämpliga på alla representationsspråk för vilka ett förfiningsdiagram som uppfyller de krav vi identifierar kan definieras. Speciellt presenterar vi en förfining diagram för funktionstermer, där flera språk av ökande expressivitet kan definieras. Likhetsåtgärderna utvärderas empiriskt på relationella datamängder som hör till olika uttrycksspråk.
Vårt tidigare arbete REF tar upp dessa problem och presenterade en samling allmänna likhetsåtgärder för funktionstermer baserade på förfiningsföretag.
Similarity measures over refinement graphs
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}