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Comparing methods of category learning: Classification versus feature inference

机译:分类学习的比较方法:分类与特征推断

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摘要

The six types of category structures from Shepard et al. ( ). The diagram in the bottom right shows the assignment of the three stimulus dimensions to each dimension of the abstract category structures, i.e., the cubes. Each corner of a cube represents a category instance as composed of a feature value from each of the three binary-valued stimulus dimensions. “A” labels indicate instances of one category and “B” labels indicate instances of the other category (adapted in part from Kruschke, , and Shepard et al., )
机译:Shepard等人的六种类别结构。 ()。右下图显示了三个刺激维度对抽象类别结构(即多维数据集)的每个维度的分配。多维数据集的每个角代表一个类别实例,该类别实例由来自三个二进制值刺激维度中每个维度的特征值组成。 “ A”标签表示一个类别的实例,“ B”标签表示另一类别的实例(部分改编自Kruschke和Shepard等人)

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