Aufgabe 9.1: (6 Punkte)

Die Versionenraummethode ist ein maschinelles Lernenverfahren, mit dem Regeln für ein Expertensystem gelernt werden können. Der Algorithmus ist im Skript (und im Training-Bereich von MLnet.org unter Candidate Elimination) beschrieben. Seien die folgenden Attribute mit den zugehörigen Taxonomien über ihren Werten gegeben:

Außerdem sind die folgenden fünf Beispiele für den Begriff Windsurfwetter gegeben:

1. Berechnen Sie die Mengen S und G der Versionenraummethode bei der Verarbeitung der Beispiele in der oben angegebenen Reihenfolge. Gehen Sie dabei, wie im Skript, von einem Hypothesenraum aus, der nur Konjunktionen enthält.
2. Inwiefern spielt die Reihenfolge der Beispiele eine Rolle und inwiefern nicht?
3. Welche verschiedenen Semantiken kann das "?" haben?

Aufgabe 9.2: (6 Punkte)

Implementieren Sie die Versionenraummethode in Prolog. Definieren Sie sich dazu folgende Prädikate:

• isa, welches die Hierarchie der einzelnen Taxonomien angibt.
• pre, die genereller_als Relation für Attributwerte.
• covers([ , ..., ], [ , ..., ]), welches gilt, wenn der Wert genereller ist als und ... und genereller ist als .