An evolutionary approach to constraint-regularized learning
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2099/3641
Tipus de documentArticle
Data publicació2004
EditorUniversitat Politècnica de Catalunya. Secció de Matemàtiques i Informàtica
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
The success of machine learning methods for inducing models from data
crucially depends on the proper incorporation of background knowledge about
the model to be learned. The idea of constraint-regularized learning is to em-
ploy fuzzy set-based modeling techniques in order to express such knowl-
edge in a flexible way, and to formalize it in terms of fuzzy constraints.
Thus, background knowledge can be used to appropriately bias the learn-
ing process within the regularization framework of inductive inference. After
a brief review of this idea, the paper offers an operationalization of constraint-
regularized learning. The corresponding framework is based on evolutionary
methods for model optimization and employs fuzzy rule bases of the Takagi-
Sugeno type as flexible function approximators.
ISSN1134-5632
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
5-hullermeier.pdf | 218,8Kb | Visualitza/Obre |