【摘 要】
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通过选取最有信息量的样本提交专家进行标注，主动学习算法可以有效地减少无效标注样本的工作量。在充分考虑位于分类边界的不确定样本和基于先验分布的具有代表性样本的基础上
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,齐齐哈尔市第三中学
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通过选取最有信息量的样本提交专家进行标注，主动学习算法可以有效地减少无效标注样本的工作量。在充分考虑位于分类边界的不确定样本和基于先验分布的具有代表性样本的基础上，本文构造了不确定性与代表性相结合的可控主动学习算法。首先利用样本的kNN分布状况建立不确定性置信度模型，该思路不需要知道样本分布的具体类型和参数计算；然后在样本聚集度模型的基础上进行聚类，在此基础上建立代表性置信度模型。最后将不确定性置信度模型与代表性置信度模型进行综合，构造可控的主动学习策略，使得每次主动学习选择的样本更具有“价值”。在UCI
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