幫助解決版本空間（AI）問題

Question

我是AI（人工智能）學習版本空間的新手，我需要幫助解決總和任務。我正在使用一個軟件來完成學習過程，所以我的任務是學習和理解正在發生的事情（我的意思是爲什麼軟件會產生這樣的結果）等等。

我的任務是我有一個品牌的汽車：

Brand Likes 
_____ _____ 
opel yes 
toyota no 
bmw  yes 
ford yes 
nissan no 

和我的問題是：

1）如何瞭解一個人喜歡哪個汽車品牌？ 我的理解是第一個品牌（歐寶）的例子應該是積極的（是）還是？

2）我怎樣才能知道一個人不喜歡哪個汽車品牌？
我應該做第一個品牌否定（否）？

3）
我該如何創建兩個層次結構，以便他們可以用來了解哪個汽車品牌一個人喜歡哪個他不喜歡？

UPDATE 我需要幫助的以下要求也：

1）
做了兩個不同層次的學習，這兩個層次讓你學習的人喜歡哪個牌子的例子，同時學習這人們不喜歡的品牌只能通過一個層次學習，而不能與其他層次學習。

2）
你可以斷定什麼時候可以學習相反的概念，什麼時候不可以？

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請大家學習物體是如何工作的，因此請耐心等待。謝謝

感謝您的幫助。

Answer 1

版本空間是一種從未真正有用的學術概念。一些缺點是：

1. 限定表示 - 基本上是1-CNF（單一的混合）或1-DNF（單間斷）

2. 無法處理噪聲

3. 指數時間和空間。

對於1-CNF的說明中，有簡單的「取交集」算法（其工作原理完全按照自己的IMAGIN，至少在2 d或3-d空間），這是一個PAC學習（可能近似正確）的算法，它是多個例子中的多項式。

但是，有限的表示形式是真正殺死它的原因 - 由於有限的表示形式，即使「採用交叉」算法也未被使用（也稱爲最大特定的連接泛化或MSCG）。相反，像決策樹，決策列表，神經網絡，遺傳算法SVG算法這樣的東西今天很常見。