On learning from queries and counterexamples in the presence of noise

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抄録

Recently Angluin and Laird have introduced the classification noise process in the Valiant learnability model and proposed an interesting problem to explore the effect of noise in a situation that calls for queries as well as random sampling. In this paper, we present a general method to modify a polynomial-time learning algorithm from a sampling oracle and membership queries to compensate for random errors in the sampling and query responses.

本文言語English
ページ(範囲)279-284
ページ数6
ジャーナルInformation Processing Letters
37
5
DOI
出版ステータスPublished - 1991 3月 14
外部発表はい

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  • 理論的コンピュータサイエンス
  • 信号処理
  • 情報システム
  • コンピュータ サイエンスの応用

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「On learning from queries and counterexamples in the presence of noise」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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