对候选人淘汰有点困惑

A bit confused about Candidate Elimination

于是遇到了候选淘汰算法的在线power点here

我理解前 3 个示例，但在阅读第四个示例时我感到困惑。 为什么后四个例子

G = {(?,?,blue,?,?),(日本,?,?,?,经济)}

和

不是这样的，例如 G = {(Japan,?,Blue ,?,?),(?,?,?,?,Economy)}

谁能给我解释一下？

在每次迭代中，您需要问自己 - 我的边界是否会正确分类我的示例？如果不是 - 我如何更改边界，使它们仍然是最大的，但会正确地对示例进行分类。

在这种情况下，你得到的反面例子是（美国、克莱斯勒、红色、经济），你的边界是：

G = {(?,?,blue,?,?),(Japan,?,?,?,Economy)}

这个例子没有教你任何关于颜色 "blue" 的东西，实际上是说 (Japan,?,Blue ,?,?):

  1. 不如之前的边界一般
  2. 不会帮助您将反例标记为 "negative"（因为它不是蓝色汽车！）

另一方面，如果您查看边界 (?, ?, ?, ?, Economy)，您会发现负面示例确实适合它（即 miss-classified 为正面），因此您必须更改它！如何？通过将新边界设置为 (Japan,?,?,?,Economy)