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为了克服偏标记学习中监督信息缺失的问题，根据偏标记样本的性质设计决策树生成过程中的样本分裂规则，改造决策树的建立算法．文中算法首先对样本进行bootstrap采样并建立多棵决策树，然后对各决策树结果进行投票得出最终预测结果．在人工数据集和真实数据集上的实验表明，文中算法具有较好的分类性能．
基于决策树集成的偏标记学习算法
【摘 要】
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为了克服偏标记学习中监督信息缺失的问题，根据偏标记样本的性质设计决策树生成过程中的样本分裂规则，改造决策树的建立算法．文中算法首先对样本进行bootstrap采样并建立多棵决
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2016年4期
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