Exact learning when irrelevant variables abound
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/84907
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació1998-11-02
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
We prove the following results. Any Boolean function of
O(log n) relevant variables can be exactly learned with
a set of non-adaptive membership queries alone and a minimum
sized decision tree representation of the function constructed,
in polynomial time. In contrast, such a function cannot be exactly
learned with equivalence queries alone using general decision trees
and other representation classes as hypotheses.
Our results imply others which may be of independent interest.
We show that truth-table minimization of decision trees can be done
in polynomial time, complementing the well-known result of Masek
that truth-table minimization of DNF formulas is NP-hard. The proofs
of our negative results show that general decision trees and
related representations are not learnable in polynomial time
using equivalence queries alone, confirming a folklore theorem.
CitacióGuijarro Guillem, David; Lanvín, Víctor; Raghavan, Vijay. "Exact learning when irrelevant variables abound". 1998.
Forma partLSI-98-59-R
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
R98-59.ps | 156,3Kb | Postscript | Visualitza/Obre |