【摘 要】
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针对多标记学习分类问题,算法适应方法将其转化为排序问题,并将输出标记按照其与示例的相关性进行排序,该类方法取得了较好的分类效果。基于间隔准则提出一种多标记学习算法,
【基金项目】
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全国统计科学研究项目“海量数据下半参数测量误差模型的统计建模和应用”(2018LD01)
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针对多标记学习分类问题,算法适应方法将其转化为排序问题,并将输出标记按照其与示例的相关性进行排序,该类方法取得了较好的分类效果。基于间隔准则提出一种多标记学习算法,通过优化模型在示例的相关标记集合中最小输出与不相关标记集合中最大输出的间隔损失来进行标记排序。在此基础上,为充分利用全部标记信息,提出一种改进的优化排序多标记学习算法,分别优化模型在示例的相关标记集合中平均输出与不相关标记集合中最大输出的间隔损失,以及优化模型在相关标记集合中最小输出与不相关标记集合中平均输出的间隔损失,从而实现标记排序。在模型
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