摘要
在本文中，我们解决了Ｒｉｖｅｓｔ在［４］中提出的一个悬而未决的问题：证明了在Ｖａｌｉａｎｔ可学习模型下，从带有分类噪声的随机样例中可学习ｋ－判定表．
This paper,proves that k-DL can be learned from random examples with classification noise in sense of Valiant,which is an open problemraised by Rivest.
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
1994年第1期16-22,共7页
Chinese Journal of Computers
基金
国家自然科学基金
关键词
分类
噪声
随机样例
k-判定表
Machine learning
learning from examples
learnable theory,decision lists.
