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样本标记是一个重要但又比较耗时的过程。得到一个多标签分类器需要大量的训练样本,而手工为每个样本创建多个标签会存在一定困难。为尽可能降低标记样本的工作量,提出一种加权决策函数的主动学习方法,该方法同时考虑训练样本的数量和未知样本的置信度,使得分类器能在最小的成本下最快地达到比较满意的分类精度。
基于加权SVM主动学习的多标签分类
【摘 要】
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样本标记是一个重要但又比较耗时的过程。得到一个多标签分类器需要大量的训练样本,而手工为每个样本创建多个标签会存在一定困难。为尽可能降低标记样本的工作量,提出一种加
【机 构】
：
浙江工业大学计算机科学与技术学院
【出 处】
：
计算机工程
【发表日期】
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2011年8期
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