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== Définition ==
== Définition ==
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Un algorithme de couverture, dans le contexte des systèmes d'apprentissage propositionnel, est un algorithme qui développe une couverture pour l'ensemble des exemples positifs, c'est-à-dire un ensemble d'hypothèses qui expliquent tous les exemples positifs mais aucun des exemples négatifs.


== Français ==
== Français ==
'''XXXXXXXXXXXXXXX '''
'''algorithme de couverture '''
   
   
== Anglais ==
== Anglais ==
'''covering algorithm'''
'''covering algorithm'''
==Sources==


A covering algorithm, in the context of propositional learning systems, is an algorithm that develops a cover for the set of positive examples - that is, a set of conjunctive expressions that account for all the examples but none of the non-examples.
[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html      Source : INWS machine learning dictionary]  ]
 
The algorithm - given a set of examples:
 
Start with an empty cover.
 
Select an example.
 
Find the set of all conjunctive expressions that cover that example.
 
Select the "best" expression x from that set, according to some criterion (usually "best" is a compromise between generality and compactness and readability).
 
Add x to the cover.


Go to step 2, unless there are no examples that are not already covered (in which case, stop).
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
 
<small>
 
[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html      Source : INWS machine learning dictionary] ]

Dernière version du 30 août 2024 à 13:59

Définition

Un algorithme de couverture, dans le contexte des systèmes d'apprentissage propositionnel, est un algorithme qui développe une couverture pour l'ensemble des exemples positifs, c'est-à-dire un ensemble d'hypothèses qui expliquent tous les exemples positifs mais aucun des exemples négatifs.

Français

algorithme de couverture

Anglais

covering algorithm

Sources

Source : INWS machine learning dictionary ]

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Contributeurs: Imane Meziani, wiki