帮助解决版本空间（AI）问题

Question

我是AI（人工智能）学习版本空间的新手，我需要帮助解决总和任务。我正在使用一个软件来完成学习过程，所以我的任务是学习和理解正在发生的事情（我的意思是为什么软件会产生这样的结果）等等。

我的任务是我有一个品牌的汽车：

Brand Likes 
_____ _____ 
opel yes 
toyota no 
bmw  yes 
ford yes 
nissan no 

和我的问题是：

1）如何了解一个人喜欢哪个汽车品牌？ 我的理解是第一个品牌（欧宝）的例子应该是积极的（是）还是？

2）我怎样才能知道一个人不喜欢哪个汽车品牌？
我应该做第一个品牌否定（否）？

3）
我该如何创建两个层次结构，以便他们可以用来了解哪个汽车品牌一个人喜欢哪个他不喜欢？

UPDATE 我需要帮助的以下要求也：

1）
做了两个不同层次的学习，这两个层次让你学习的人喜欢哪个牌子的例子，同时学习这人们不喜欢的品牌只能通过一个层次学习，而不能与其他层次学习。

2）
你可以断定什么时候可以学习相反的概念，什么时候不可以？

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请大家学习物体是如何工作的，因此请耐心等待。谢谢

感谢您的帮助。

Answer 1

版本空间是一种从未真正有用的学术概念。一些缺点是：

1. 限定表示 - 基本上是1-CNF（单一的混合）或1-DNF（单间断）

2. 无法处理噪声

3. 指数时间和空间。

对于1-CNF的说明中，有简单的“取交集”算法（其工作原理完全按照自己的IMAGIN，至少在2 d或3-d空间），这是一个PAC学习（可能近似正确）的算法，它是多个例子中的多项式。

但是，有限的表示形式是真正杀死它的原因 - 由于有限的表示形式，即使“采用交叉”算法也未被使用（也称为最大特定的连接泛化或MSCG）。相反，像决策树，决策列表，神经网络，遗传算法SVG算法这样的东西今天很常见。