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• 200 1_ |a 机器学习中的标记增强理论与应用研究 |A Ji Qi Xue Xi Zhong De Biao Ji Zeng Qiang Li Lun Yu Ying Yong Yan Jiu |d = Label enhancement in machine learning: theories and applications |f 徐宁著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2023

• 215 __ |a xxi, 172页, [4] 页图版 |c 图 (部分彩图) |d 21cm

• 225 2_ |a CCF优博丛书 |A Ccf You Bo Cong Shu

• 320 __ |a 有书目 (第155-165页)

• 330 __ |a 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。

• 410 _0 |1 2001 |a CCF优博丛书

• 510 1_ |a Label enhancement in machine learning: theories and applications |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |A Ji Qi Xue Xi |x 研究

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 徐宁 |A Xu Ning |4 著

• 801 _0 |a CN |b ZPHC |c 20230403

• 905 __ |a ZPHC |d TP181/126