Una hipótesis h es parte de una clase de hipótesis H. En esta imagen, creo que la clase de hipótesis consiste en rectángulos alineados con ejes que cubren los ejemplos positivos (más) y no cubren los ejemplos negativos (menos). Cada punto dentro del rectángulo se etiqueta como positivo, mientras que el resto de los puntos se etiquetan como negativos. Hay una cantidad infinita de hipótesis en H.
En este ejemplo, la generalidad corresponde al área del rectángulo: el más específico, S, es el rectángulo más pequeño alineado con el eje que cubre los ejemplos positivos. Una hipótesis más específica tendría que pasar por alto uno de estos ejemplos y, por lo tanto, no sería parte de H. La hipótesis más general, G, es el rectángulo más grande alineado con el eje que aún cumple con las restricciones de cobertura. Una hipótesis más general (más grande) tendría que tocar uno de los ejemplos negativos y, por lo tanto, no ser parte de H, ya que etiquetaría este ejemplo como positivo.
Ahora, compare S y G. Un punto en G \ S estaría etiquetado como positivo por G y como negativo por S. ¿Es esto algo bueno? Depende. Si la muestra de la que aprendió es suficientemente representativa, G describiría mejor la distribución y puede generalizar más. Si no, esto podría conducir a una clasificación incorrecta para algunos de los puntos en G.
- ¿Es posible ejecutar PowerMTA en mi máquina local y qué requisitos se necesitan?
- ¿Qué importancia tienen las ecuaciones diferenciales parciales para la robótica?
- ¿Un servidor simple con un servidor MS SQL siempre vencerá a uno virtual?
- ¿Por qué la gente quiere construir una inteligencia general artificial?
- ¿Por qué se supone que el aprendizaje automático es potencialmente peligroso?
