सक्रिय अधिगम साहचर्य नियम
सक्रिय अधिगम साहचर्य नियम सक्रिय अधिगम के पुनरावृत्तीय प्रश्न-और-लेबल लूप को साहचर्य नियम खनन के साथ जोड़ता है, जिससे एक मानव विशेषज्ञ को खोज प्रक्रिया को संवादात्मक रूप से निर्देशित करने की अनुमति मिलती है। एक निश्चित समर्थन-विश्वास सीमा से ऊपर सभी नियमों को समाप्त करने के बजाय, सिस्टम सबसे जानकारीपूर्ण नियम उम्मीदवारों का चयन करता है और उपयोगकर्ता से उनकी रोचकता का न्याय करने के लिए कहता है, व्यक्तिपरक रूप से उपयोगी पैटर्न पर खोज पर ध्यान केंद्रित करता है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- Dzyuba, V., & van Leeuwen, M. (2017). Interactive Discovery of Interesting Association Rules by Subjective Interestingness. In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD). Springer. link ↗
- Boley, M., Lucchese, C., Paurat, D., & Gartner, T. (2013). Direct Local Pattern Sampling by Efficient Two-Step Random Procedures. In Proceedings of the 19th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 582–590). ACM. link ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning for Association Rule Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/active-learning-association-rules
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.
- सक्रिय अधिगममशीन अधिगम↔ compare
- Apriori Algorithmमशीन अधिगम↔ compare
- एसोसिएशन रूल्समशीन अधिगम↔ compare
- एफपी-ग्रोथ (फ्रीक्वेंट पैटर्न ग्रोथ)मशीन अधिगम↔ compare
- अर्ध-पर्यवेक्षित साहचर्य नियम (Semi-supervised Association Rules)मशीन अधिगम↔ compare