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基于2阶及高阶策略的多标记学习算法研究
【摘 要】
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在人工智能蓬勃发展的大趋势下,多标记学习的研究越来越深入,在现实世界中的应用也越来越广泛与多元化。目前,多标记学习的研究方向为:在满足算法能对多个标记正确分类的前提下,提高分类模型的准确度和降低算法的复杂度。标记集的规模增大会导致传统算法的时间复杂度提高,这是亟需解决的问题。利用标记间的相关性对经典算法进行优化是解决该问题的主流思路之一,基于标记间的相关性,多标记学习算法使用的策略分为3类:1阶策
【出 处】
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中南民族大学
【发表日期】
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2020年01期
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