Machine learningRule learning

القاعدة الاستقرائية (RIPPER)

القاعدة الاستقرائية، وبالتحديد خوارزمية RIPPER (التشذيب المتزايد المتكرر لإنتاج تقليل الخطأ)، هي طريقة تعلم آلي خاضعة للإشراف تتعلم مجموعة مدمجة من قواعد التصنيف IF-THEN من بيانات تدريب مصنفة. تم تقديم RIPPER بواسطة ويليام دبليو كوهين في عام 1995، وتطبق استراتيجية الفصل والتغلب (separate-and-conquer) جنبًا إلى جنب مع تشذيب الحد الأدنى لطول الوصف (MDL) لتوليد قواعد دقيقة وقابلة للتفسير، مما يجعلها خوارزمية بارزة في مجال تعلم القواعد الاستقرائية.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

منابع

  1. Cohen, W. W. (1995). Fast effective rule induction. Proceedings of the 12th International Conference on Machine Learning, 115–123. DOI: 10.1016/B978-1-55860-377-6.50023-2

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 2). Rule Induction (RIPPER). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/rule-induction

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

ارجاع‌شده در

ScholarGateRule Induction (Rule Induction (RIPPER)). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/machine-learning/rule-induction · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026