【摘 要】
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多输出分类(multi-output classification)旨在同时预测一个输入样例的多个离散输出值,其中多个输出可由多种离散变量(如二元变量、名义变量和有序变量)表征。近年来,该学习
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672281)
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多输出分类(multi-output classification)旨在同时预测一个输入样例的多个离散输出值,其中多个输出可由多种离散变量(如二元变量、名义变量和有序变量)表征。近年来,该学习范式在机器学习领域已广受关注。尽管如此,现有研究工作主要针对输出结构简单的多输出分类任务(多类分类、多标签分类)展开研究,较少考虑现实应用中往往涉及复杂多样的输出空间结构,从而难以满足复杂多输出分类任务的需求。为了能够全面地应对各种变量表征输出的多种多输出分类任务,本文系统地阐述了不同多输出分类任务的定义,总结分析了
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