【摘 要】
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针对近年出现的多示例多标签学习,把主动学习应用到其框架上,提出一种基于支持向量机最小分类距离的多示例多标签主动学习方法。引入支持向量机的最小分类距离,提出分类器对
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针对近年出现的多示例多标签学习,把主动学习应用到其框架上,提出一种基于支持向量机最小分类距离的多示例多标签主动学习方法。引入支持向量机的最小分类距离,提出分类器对未标记多示例包的置信度,在学习过程中,迭代地主动选择最能改善分类器性能的未标记多示例包添加到训练集中进行学习,有效减少训练多示例包的成本,改善分类器性能。实验结果表明,与样本随机选择策略相比,该方法在训练样本相同的情况下能够获得更好的分类性能。
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