| 基于平均期望间隔的多标签分类主动学习方法 |
| 刘端阳 邱卫杰 |
| 关键词：多标签 后验概率 期望间隔 主动学习 支持向量机 |
| 主要内容：针对多标签主动学习速度较慢的问题,提出一种基于平均期望间隔的多标签分类的主动学习方法。计算支持向量机分类器中的期望间隔,并将其作为样本选择标准。实验结果表明,该方法在分类精度、Hamming Loss、Coverage等评价标准上优于基于决策值和后验概率等主动学习策略,能更好地评价未标记样本,有效提高分类精度和速度。 |
| 《计算机工程》 2011,37(15).-168-170 |
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