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基于代价敏感主动学习的多标签分类器构建方法

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专利号 2014103890772 专利名称 基于代价敏感主动学习的多标签分类器构建方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06F17/30
申请人 苏州大学 申请地址 江苏省苏州市相城区济学路8号
发明人 吴健;赵世泉;赵朋朋;刘纯平;崔志明 申请日期 2014-08-08
下证状态 未知 更新时间 2023-04-18 08:13:19
专利摘要 本发明公开了一种基于代价敏感主动学习的多标签分类器构建方法,直接使用每个样本的特定标签的信息,在标记集上训练初始分类器,然后利用当前分类器在未标记集上进行学习,挑选出一定量误分类代价最大的未标注样本的样本-标签对,标注所选的样本-标签对的真实标签值,并将它们加入标记集中,更新训练样本集和分类器。本发明仅需要较少的迭代次数就能达到目标误分类代价,学习的效率大大提高;将采样粒度缩小到样本-标签对,大大减小了标记样本的代价,尤其在标签数目很大的多标签分类中效果更明显。

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卖方 企业营业执照
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身份证
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