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题名/责任者:

机器学习中的标记增强理论与应用研究/徐宁著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-72169-7/CNY49.00

载体形态项:

172页, [4] 页图版:图;21cm

并列正题名:

Label enhancement in machine learning: theories and applications

丛编项:

CCF优博丛书

个人责任者:

徐宁 著

学科主题:

机器学习-研究

中图法分类号:

TP181

一般附注:

中国计算机领域具有重要突破或重要创新的博士研究生科研成果

责任者附注:

徐宁, 东南大学计算机科学与工程学院助理研究员。先后获中国科学技术大学学士学位、中国科学院大学硕士学位以及东南大学博士学位。主要从事机器学习和数据挖掘领域的研究。

书目附注:

有书目 (第155-165页)

提要文摘附注:

本书原创性地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。

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