文件名称：论文研究-一种半监督的多标签Boosting分类算法.pdf
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更新时间：2022-08-11 11:51:04
Boosting算法, 半监督学习, 多标签分类
针对标记数据不足的多标签分类问题, 提出一种新的半监督Boosting算法, 即基于函数梯度下降方法给出一种半监督Boosting多标签分类的框架, 并将非标记数据的条件熵作为一个正则化项引入分类模型。实验结果表明, 对于多标签分类问题, 新的半监督Boosting算法的分类效果随着非标记数据数量的增加而显著提高, 在各方面都优于传统的监督Boosting算法。