Search Find-S/候选消除算法的最小训练示例数？

考虑由x，y平面中的整数点组成的实例空间，其中0≤ x、 y≤ 10，以及由矩形组成的一组假设（即≤ x≤ b、 c≤ Y≤ d） ，其中0≤ a、 b、c、d≤ 10）

为了让Find-S算法完美地学习特定目标概念，需要提供的最小训练示例数是多少（例如（2）≤ x≤ 4, 6 ≤ Y≤ 9))? 在Find-S算法的情况下，我们什么时候可以说目标概念被准确地学习到，最佳的查询策略是什么

我还想知道w.r.t候选人淘汰的答案

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提前感谢。

假设所有范围都是

a≤ x≤ b

和

a

和

b

是整数，那么

在一维情况下（仅x），将有4个样本（a-1、a、b、b+1）证明这一点

如果你把它扩展到2个维度（x和y），它应该是16个样本，这些样本是上面提到的x，和（c-1，c，d，d+1）对于y，以及所有可能的组合

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如果我不理解这个问题，请纠正我。

你需要两个积极的例子：（2,6）

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（2）我明白你为什么会问。我猜这是违反张贴规则的？这实际上是汤姆·米切尔（Tom Mitchell）关于机器学习的书中的一个问题，但在文本中没有提供任何解决方案。我知道这是一个老问题，但不是（2）的答案12≤ x≤ 4, 6 ≤ Y≤ 9） ？有3个可能的x值，4个可能的y值，3*4=12。这12个示例都是正（正确）值，因此给出给程序的任何错误示例都会被拒绝，因为只知道这12个？当您添加（3,5）时，为什么只将y的下限设置为6，为什么不更改x边界（以及或相反）？那么，我们能提供的最小数量的训练示例，以便候选消除算法能够完美地学习目标概念是6？