MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：10
- 题名/责任者:
- 机器学习中的标记增强理论与应用研究/徐宁著
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2023
- ISBN及定价:
- 978-7-111-72169-7/CNY49.00
- 载体形态项:
- xxi, 172页, [4] 页图版:图 (部分彩图);21cm
- 丛编项:
- CCF优博丛书
- 个人责任者:
- 徐宁 著
- 学科主题:
- 机器学习-研究
- 中图法分类号:
- TP181
- 书目附注:
- 有书目 (第155-165页)
- 提要文摘附注:
- 本书提出了标记增强这一概念，从0/1标记标注的训练数据中恢复出标记分布，通过连续的“描述度”来显式表达每个标记与数据对象的关联强度，使得预测模型可以在更为丰富的监督信息下进行训练，不仅为扩展标记分布学习范式的适用性提供有力支撑，而且对于探索类别监督信息的本质具有重要意义。
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