45、数据挖掘与概率逻辑学习：算法与模型转换解析

数据挖掘与概率逻辑学习：算法与模型转换解析

1. 数据挖掘算法中的模式分析

在数据挖掘领域，有两种不同的算法在模式挖掘方面展现出独特的特性。其中涉及到对差异部分的进一步划分，分为 D1 和 D2。D1 代表那些与其他系统的模式在逻辑上不等价，但具有相同覆盖集，并且存在包含或被包含关系的模式数量。D2 则是指单独产生的、与其他模式完全不同的模式数量。

在不同的数据集中，Mapix 在 D1 部分的数值较大，而在 D2 部分数值较小；相反，Warmr 在 D2 部分的数值相对较大。这一现象表明，Mapix 对于 Warmr 发现的模式未做改动，而 Warmr 在挖掘深度上有所欠缺。

Mapix 是一种自底向上的关系模式挖掘算法，它在四个数据集上都能在实际运行时间内完成挖掘任务。其加速的原因主要有三点：一是对属性项采用了两部分表示的假设；二是项集的覆盖集是各项覆盖集的交集；三是采用了自底向上的项提取方法。在逻辑等价的意义上，Mapix 不会产生重复的模式。并且，Mapix 使用抽样示例，在较大概率下，适量的示例就足以产生所有频繁项集，不过这在理论上并未得到保证。然而，Mapix 也存在一定的不足，它将项集视为独立项，导致项中的变量无法与其他项共享。未来，采用自底向上的方法处理变量共享的公式将是一个重要的研究方向。

2. 概率逻辑学习的动机与框架选择

概率逻辑学习（PLL）是机器学习中新兴的重要领域，它对于解决现实世界中数据复杂且异构的学习和数据挖掘问题至关重要。深入了解 PLL 形式主义之间的关系被广泛认为是必不可少的，通过对不同框架进行比较，可以得出关于这些框架的表达能力、语义、复杂性以及推理和学习效率的一般性结论。

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