1樓：陳胖胖
The version space, with respect to hypothesis space H and training examples D, is the subset of hypotheses from H consistent with the training examples in D.
摘自 from Tom M. Mitchell
2樓：胡科學
version space learning 一般被用來處理分類的問題。假設妳想去讓機器學會根據動物的某些特徵判斷它是不是個猴子，並且妳也有一些標記好的資料，妳就可以通過version space learning來訓練出這個模型。
Version space learning 一般是這樣工作的：
1. 首先定乙個極其「廣義」的假設。比如說，所有的動物都是猴子。
2. 然後根據妳的第乙個資料來定義乙個極其「具體」的假設。比如妳的第一組資料是：紅屁股+黃毛髮=>是猴子，妳的第乙個「具體」的假設就是這個。
3.然後繼續讀取資料，並逐漸讓妳的「廣義」的假設變得具體，也逐漸讓妳的「具體」的假設變得「廣義」。比如說妳的第二組資料是：
黑屁股+黑毛髮=>不是猴子。那妳就通過這個資料來調整一開始那個「所有動物都是猴子」的假設，使它變得具體一些。
4.最後，很有可能妳的「廣義」的假設和妳「具體」的假設會converge，這樣妳的模型就訓練成功了。
所謂的Version Space，就是把「廣義」變「具體和把「具體」變「廣義」的過程的表現形式。
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