バイアス　ノ　ヘンコウ　ニ　タイオウデキル　ガクシュウ　センリャク

Abstract

帰納的学習問題では，学習問題を定義することによりその問題にバイアスが掛けられる．このバイアスは正 しい解を得るために適切なものに定められる必要がある．しかし，学習問題を定義する段階で適切なバイアスを決めることは困難である．それを解決するため に，本論文では学習を行いながらバイアスをより適切なものに変更することのできる学習戦略を提案する．本戦略は基本的枠組みとして学習戦略に有用なバー ジョン空間法を利用している．しかし，一般のバージョン空間法が保持する情報（仮説の集合GとS）ではバイアスの変更に対応 することはできない．そこで，本方法では，学習される概念に使用してはならない属性値の領域と使用される属性値の外延が包含しなければならない属性値の領 域を記憶し，それによりバイアスの変更に対応する．本論文では，この情報のもち方について説明し，この情報からバイアスの変更に対応する方法を示す．更 に，本アルゴリズムの正当性を示し，バイアスの変更に必要となる計算量の解析を行い，本方法の有効性を示

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